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# Administración de recursos sin servidor en Amazon Keyspaces (para Apache Cassandra)
Amazon Keyspaces (para Apache Cassandra) opera sin servidor. En lugar de implementar, administrar y mantener los recursos de almacenamiento y procesamiento para su carga de trabajo a través de los nodos de un clúster, Amazon Keyspaces asigna los recursos de almacenamiento y read/write rendimiento directamente a las tablas.
Amazon Keyspaces aprovisiona almacenamiento de forma automática en función de los datos reales almacenados en las tablas. Aumenta y reduce el almacenamiento a medida que se escriben, actualizan y eliminan datos, y solo se paga por el almacenamiento utilizado. Los datos se replican en varias [zonas de disponibilidad](https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/regions_az/) para lograr una alta disponibilidad. Amazon Keyspaces monitorea continuamente el tamaño de sus tablas para determinar sus cargas de almacenamiento. Para obtener más información sobre cómo calcula Amazon Keyspaces el tamaño facturable de los datos, consulte [Estimación del tamaño de las filas en Amazon Keyspaces](calculating-row-size.md).
En este capítulo se abordan aspectos clave de la administración de recursos en Amazon Keyspaces.
+ **Estimación del tamaño de las filas**: para estimar el tamaño codificado de las filas en Amazon Keyspaces, tenga en cuenta factores como los metadatos de las claves de partición, los metadatos de las columnas agrupadas en clústeres, los identificadores de las columnas, los tipos de datos y los metadatos de las filas. Este tamaño de fila codificado se utiliza para la facturación, la administración de las cuotas y la planificación de la capacidad de rendimiento aprovisionado.
+ **Estimación del consumo de capacidad**: en esta sección se describen ejemplos de cómo estimar el consumo de capacidad de lectura y escritura en escenarios comunes, como las consultas de rango, las consultas de límites, los análisis de tablas, las transacciones simplificadas, las columnas estáticas y las tablas multirregionales. Puedes usar Amazon CloudWatch para monitorear la utilización real de la capacidad. Para obtener más información sobre la supervisión con CloudWatch, consulte[Supervisión de Amazon Keyspaces con Amazon CloudWatch](monitoring-cloudwatch.md).
+ **Configure los modos de read/write capacidad**: puede elegir entre dos modos de capacidad para procesar las lecturas y escrituras en las tablas:
+ **Modo bajo demanda (predeterminado)**: se paga por solicitud en función del rendimiento de lectura y escritura. Amazon Keyspaces puede escalar la capacidad de forma instantánea hasta cualquier nivel de tráfico alcanzado previamente.
+ **Modo aprovisionado**: se especifica por adelantado el número necesario de unidades de capacidad de lectura y escritura. Este modo ayuda a mantener un rendimiento del procesamiento predecible.
+ **Administración de la capacidad de rendimiento con el escalado automático**: en el caso de las tablas aprovisionadas, puede habilitar el escalado automático para ajustar la capacidad de rendimiento automáticamente en función del tráfico real de las aplicaciones. Amazon Keyspaces utiliza el seguimiento de objetivos para aumentar o disminuir la capacidad aprovisionada, manteniendo el uso en el objetivo especificado.
+ **Uso de la capacidad de ampliación de forma eficaz**: Amazon Keyspaces proporciona capacidad de ampliación mediante la reserva de una parte del rendimiento no utilizado para administrar los picos de tráfico. Esta flexibilidad permite que se produzcan incrementos ocasionales de actividad que superen el rendimiento aprovisionado.
Para solucionar errores de capacidad, consulte [Errores de capacidad sin servidor](troubleshooting.serverless.md#troubleshooting-serverless).
**Topics**
+ [Estimación del tamaño de las filas en Amazon Keyspaces](calculating-row-size.md)
+ [Estimación del consumo de capacidad del rendimiento de lectura y escritura en Amazon Keyspaces](capacity-examples.md)
+ [Configurar los modos de read/write capacidad en Amazon Keyspaces](ReadWriteCapacityMode.md)
+ [Administración automática de la capacidad de rendimiento con el escalado automático de Amazon Keyspaces](autoscaling.md)
+ [Uso eficaz de la capacidad de ampliación en Amazon Keyspaces](throughput-bursting.md)
# Estimación del tamaño de las filas en Amazon Keyspaces
Amazon Keyspaces proporciona un almacenamiento totalmente gestionado que ofrece un rendimiento de lectura y escritura en milisegundos de un solo dígito y almacena los datos de forma duradera en varias zonas de disponibilidad. AWS Amazon Keyspaces vincula metadatos a todas las filas y columnas de clave principal para admitir un acceso eficaz a los datos y una alta disponibilidad.
En este tema se proporciona información sobre cómo calcular el tamaño codificado de las filas en Amazon Keyspaces. El tamaño codificado de fila se utiliza al calcular su factura y el uso de cuotas. También puede usar el tamaño de fila codificado al estimar los requisitos de capacidad de rendimiento aprovisionados para las tablas.
Para calcular el tamaño codificado de fila en Amazon Keyspaces, puede utilizar las siguientes pautas.
**Topics**
+ [Calcule el tamaño codificado de las columnas](#calculating-row-size-columns)
+ [Calcule el tamaño codificado de los valores de datos en función del tipo de datos](#calculating-row-size-data-types)
+ [Tenga en cuenta el impacto de las funciones de Amazon Keyspaces en el tamaño de las filas](#calculating-row-size-features)
+ [Elija la fórmula correcta para calcular el tamaño codificado de una fila](#calculating-row-size-formula)
+ [Ejemplo de cálculo del tamaño de fila](#calculating-row-size-example)
## Calcule el tamaño codificado de las columnas
En esta sección se muestra cómo estimar el tamaño codificado de las columnas en Amazon Keyspaces.
+ **Columnas normales**: en el caso de las columnas normales, que son columnas que no son claves principales, columnas agrupadas o `STATIC` columnas, utilice el tamaño original de los datos de las celdas en función del [tipo de datos](cql.elements.md#cql.data-types) y añada los metadatos necesarios. Los tipos de datos y algunas diferencias clave en la forma en que Amazon Keyspaces almacena los valores de los tipos de datos y los metadatos se detallan en la siguiente sección.
+ **Columnas de claves** de partición: las claves de partición pueden contener hasta 2048 bytes de datos. Cada columna de clave en la clave de partición requiere hasta 3 bytes de metadatos. Al calcular el tamaño de su fila, debe asumir que cada columna de clave de partición utiliza los 3 bytes completos de metadatos.
+ Columnas de **agrupamiento: las** columnas de agrupamiento pueden almacenar hasta 850 bytes de datos. Además del tamaño del valor de los datos, cada columna de agrupación requiere hasta un 20 % del tamaño del valor de los datos para metadatos. Al calcular el tamaño de su fila, debe añadir 1 byte de metadatos por cada 5 bytes de valor de datos de la columna de agrupación.
**nota**
Para facilitar las consultas y la indexación integrada, Amazon Keyspaces almacena dos veces el valor de los datos de cada clave de partición y columna de clave de agrupamiento.
+ **Nombres de columna**: el espacio necesario para cada nombre de columna se almacena mediante un identificador de columna y se añade a cada valor de datos almacenado en la columna. El valor de almacenamiento del identificador de columna depende del número total de columnas de su tabla:
+ De 1 a 62 columnas: 1 byte
+ De 63 a 124 columnas: 2 bytes
+ De 125 a 186 columnas: 3 bytes
Por cada 62 columnas adicionales, añada 1 byte. Tenga en cuenta que en Amazon Keyspaces se pueden modificar hasta 225 columnas regulares con una única instrucción `INSERT` o `UPDATE`. Para obtener más información, consulte [Cuotas de servicio de Amazon Keyspaces](quotas.md#table).
## Calcule el tamaño codificado de los valores de datos en función del tipo de datos
En esta sección se muestra cómo estimar el tamaño codificado de distintos tipos de datos en Amazon Keyspaces.
+ **Tipos de cadenas**: Cassandra `ASCII` y los tipos de datos de `VARCHAR` cadenas se almacenan en Amazon Keyspaces mediante Unicode con codificación binaria UTF-8. `TEXT` El tamaño de una cadena en Amazon Keyspaces es igual al número de bytes codificados en UTF-8.
+ **Tipos numéricos**: Cassandra`INT`,`BIGINT`, `SMALLINT``TINYINT`, y `VARINT` los tipos de datos se almacenan en Amazon Keyspaces como valores de datos con longitud variable, con hasta 38 dígitos significativos. Los ceros iniciales y finales se recortan. El tamaño de cualquiera de estos tipos de datos es de aproximadamente 1 byte por cada dos dígitos significativos \$1 1 byte.
+ **Tipo de blob**: A `BLOB` en Amazon Keyspaces se almacena con la longitud bruta en bytes del valor.
+ **Tipo booleano**: el tamaño de un `Boolean` valor o un `Null` valor es de 1 byte.
+ **Tipos de recopilación**: columna que almacena tipos de datos de recopilación, como metadatos `LIST` o que `MAP` requiere 3 bytes, independientemente de su contenido. El tamaño de una `LIST` o `MAP` es (id de columna) \$1 suma (tamaño de los elementos anidados) \$1 (3 bytes). El tamaño de una `LIST` o `MAP` vacíos es (id de columna) \$1 (3 bytes). Cada elemento `LIST` o `MAP` individual también requiere 1 byte de metadatos.
+ **Tipos definidos por el** usuario: un [tipo definido por el usuario (UDT)](udts.md) requiere 3 bytes para los metadatos, independientemente de su contenido. Para cada elemento UDT, Amazon Keyspaces requiere 1 byte adicional de metadatos.
Para calcular el tamaño codificado de una UDT, comience con los `field name` y `field value` para los campos de una UDT:
+ **nombre de campo**: cada nombre de campo de la UDT de nivel superior se almacena mediante un identificador. El valor de almacenamiento del identificador depende del número total de campos de la UDT de nivel superior y puede variar entre 1 y 3 bytes:
+ De 1 a 62 campos: 1 byte
+ 63 a 124 campos: 2 bytes
+ 125 campos como máximo: 3 bytes
+ **valor de campo**: los bytes necesarios para almacenar los valores de campo de la UDT de nivel superior dependen del tipo de datos almacenados:
+ **Tipo de datos escalares**: los bytes necesarios para el almacenamiento son los mismos que para el mismo tipo de datos almacenado en una columna normal.
+ **UDT congelado**: para cada UDT anidado congelado, el UDT anidado tiene el mismo tamaño que tendría en el protocolo binario CQL. En el caso de una UDT anidada, se almacenan 4 bytes para cada campo (incluidos los campos vacíos) y el valor del campo almacenado es el formato de serialización del valor del campo mediante el protocolo binario CQL.
+ **Colecciones congeladas:**
+ **LIST** y **SET**: en el caso de una `LIST` o más congeladas anidadas`SET`, se almacenan 4 bytes para cada elemento de la colección más el formato de serialización del protocolo binario CQL del valor de la colección.
+ **MAP**: en el caso de una congelación anidada`MAP`, cada par clave-valor tiene los siguientes requisitos de almacenamiento:
+ Para cada clave, asigne 4 bytes y, a continuación, añada el formato de serialización del protocolo binario CQL de la clave.
+ Para cada valor, asigne 4 bytes y, a continuación, añada el formato de serialización del protocolo binario CQL del valor.
+ **Palabra clave CONGELADA**: en el caso de las colecciones congeladas anidadas dentro de colecciones congeladas, Amazon Keyspaces no requiere bytes adicionales para los metadatos.
+ **Palabra clave estática**: los datos de las `STATIC` columnas no se tienen en cuenta para el tamaño máximo de fila de 1 MB. Para calcular el tamaño de los datos de las columnas estáticas, consulte [Cálculo de tamaño de columna estática por partición lógica en Amazon Keyspaces](static-columns-estimate.md).
## Tenga en cuenta el impacto de las funciones de Amazon Keyspaces en el tamaño de las filas
En esta sección se muestra cómo las características de Amazon Keyspaces afectan al tamaño codificado de una fila.
+ Marcas de **tiempo del lado del cliente: las marcas** de tiempo del lado del cliente se almacenan para cada columna de cada fila cuando la función está activada. Estas marcas de tiempo ocupan aproximadamente entre 20 y 40 bytes (dependiendo de sus datos) y contribuyen al costo de almacenamiento y rendimiento de la fila. Para obtener más información sobre las marcas de tiempo del lado del cliente, consulte. [Marcas de tiempo del cliente en Amazon Keyspaces](client-side-timestamps.md)
+ **Tiempo de vida (TTL)**: los metadatos TTL ocupan aproximadamente 8 bytes por fila cuando la función está activada. Además, los metadatos TTL se almacenan para cada columna de cada fila. Los metadatos TTL ocupan aproximadamente 8 bytes por cada columna y almacenan un tipo de datos escalares o una colección inmovilizada. Si la columna almacena un tipo de datos de recopilación que no está congelado, para cada elemento de la colección, TTL requiere aproximadamente 8 bytes adicionales para los metadatos. Para una columna que almacena un tipo de datos de recopilación cuando el TTL está activado, puede utilizar la siguiente fórmula.
```
total encoded size of column = (column id) + sum (nested elements + collection metadata (1 byte) + TTL metadata (8 bytes)) + collection column metadata (3 bytes)
```
Los metadatos TTL contribuyen al coste de almacenamiento y rendimiento de la fila. Para obtener más información sobre TTL, consulte [Caducidad de datos con período de vida (TTL) para Amazon Keyspaces (para Apache Cassandra)](TTL.md).
## Elija la fórmula correcta para calcular el tamaño codificado de una fila
En esta sección se muestran las distintas fórmulas que puede utilizar para estimar los requisitos de almacenamiento o capacidad de procesamiento de una fila de datos en Amazon Keyspaces.
El tamaño total codificado de una fila de datos se puede estimar en función de una de las siguientes fórmulas, en función de su objetivo:
+ **Capacidad de rendimiento**: para estimar el tamaño codificado de una fila a fin de evaluar las unidades de read/write solicitud requeridas (RRUs/WRUs) or read/write capacity units (RCUs/WCUs):
```
total encoded size of row = partition key columns + clustering columns + regular columns
```
+ **Tamaño de almacenamiento**: para estimar el tamaño codificado de una fila y predecirlo`BillableTableSizeInBytes`, añada los metadatos necesarios para el almacenamiento de la fila:
```
total encoded size of row = partition key columns + clustering columns + regular columns + row metadata (100 bytes)
```
**importante**
Todos los metadatos de las columnas (por ejemplo, los identificadores de columna, los metadatos de las claves de partición, los metadatos de las columnas agrupadas en clústeres, así como las marcas de tiempo del cliente, el TTL y los metadatos de las filas) cuentan para el tamaño máximo de fila de 1 MB.
## Ejemplo de cálculo del tamaño de fila
Considere el siguiente ejemplo de una tabla en la que todas las columnas son de tipo entero. La tabla tiene dos columnas de clave de partición, dos columnas de agrupación y una columna normal. Dado que esta tabla tiene cinco columnas, el espacio necesario para el identificador de nombre de columna es de 1 byte.
```
CREATE TABLE mykeyspace.mytable(pk_col1 int, pk_col2 int, ck_col1 int, ck_col2 int, reg_col1 int, primary key((pk_col1, pk_col2),ck_col1, ck_col2));
```
En este ejemplo, calculamos el tamaño de los datos cuando escribimos una fila en la tabla como se muestra en la siguiente instrucción:
```
INSERT INTO mykeyspace.mytable (pk_col1, pk_col2, ck_col1, ck_col2, reg_col1) values(1,2,3,4,5);
```
Para estimar el total de bytes requeridos por esta operación de escritura, puede seguir los siguientes pasos.
1. Calcule el tamaño de una columna de clave de partición sumando los bytes correspondientes al tipo de datos almacenados en la columna y los bytes de metadatos. Repita este procedimiento para todas las columnas de clave de partición.
1. Calcule el tamaño de la primera columna de clave de partición (pk\$1col1):
```
(2 bytes for the integer data type) x 2 + 1 byte for the column id + 3 bytes for partition key metadata = 8 bytes
```
1. Calcule el tamaño de la segunda columna de clave de partición (pk\$1col2):
```
(2 bytes for the integer data type) x 2 + 1 byte for the column id + 3 bytes for partition key metadata = 8 bytes
```
1. Sume ambas columnas para obtener el tamaño total estimado de las columnas de clave de partición:
```
8 bytes + 8 bytes = 16 bytes for the partition key columns
```
1. Calcule el tamaño de la columna de agrupación sumando los bytes correspondientes al tipo de datos almacenados en la columna y los bytes de metadatos. Repita este procedimiento para todas las columnas de agrupación.
1. Calcule el tamaño de la primera columna de la columna de agrupación (ck\$1col1):
```
(2 bytes for the integer data type) x 2 + 20% of the data value (2 bytes) for clustering column metadata + 1 byte for the column id = 6 bytes
```
1. Calcule el tamaño de la segunda columna de la columna de agrupación (ck\$1col2):
```
(2 bytes for the integer data type) x 2 + 20% of the data value (2 bytes) for clustering column metadata + 1 byte for the column id = 6 bytes
```
1. Sume ambas columnas para obtener el tamaño total estimado de las columnas de agrupación:
```
6 bytes + 6 bytes = 12 bytes for the clustering columns
```
1. Añada el tamaño de las columnas normales. En este ejemplo solo tenemos una columna que almacena un número entero de un dígito, lo que requiere 2 bytes, con 1 byte para el id de columna.
1. Por último, para obtener el tamaño total de la fila codificada, suma los bytes de todas las columnas. Para calcular el tamaño facturable del almacenamiento, añada los 100 bytes adicionales para los metadatos de las filas:
```
16 bytes for the partition key columns + 12 bytes for clustering columns + 3 bytes for the regular column + 100 bytes for row metadata = 131 bytes.
```
Para obtener información sobre cómo monitorizar los recursos sin servidor con Amazon CloudWatch, consulte[Supervisión de Amazon Keyspaces con Amazon CloudWatch](monitoring-cloudwatch.md).
# Estimación del consumo de capacidad del rendimiento de lectura y escritura en Amazon Keyspaces
Al leer o escribir datos en Amazon Keyspaces, la cantidad de unidades de read/write solicitud (RRUs/WRUs) or read/write capacity units (RCUs/WCUs) que consume la consulta depende de la cantidad total de datos que Amazon Keyspaces tenga que procesar para ejecutar la consulta. En algunos casos, los datos devueltos al cliente pueden ser un subconjunto de los datos que Amazon Keyspaces tuvo que leer para procesar la consulta. En el caso de las escrituras condicionales, Amazon Keyspaces consume capacidad de escritura incluso aunque se produzca un error en la comprobación condicional.
Para calcular la cantidad total de datos que se están procesando para una solicitud, debe tener en cuenta el tamaño codificado de una fila y el número total de filas. En este tema se describen algunos ejemplos de escenarios y patrones de acceso comunes para mostrar cómo Amazon Keyspaces procesa las consultas y cómo esto afecta al consumo de capacidad. Puedes seguir los ejemplos para estimar los requisitos de capacidad de tus tablas y utilizar Amazon CloudWatch para observar el consumo de capacidad de lectura y escritura en estos casos de uso.
Para obtener información sobre cómo calcular el tamaño codificado de las filas en Amazon Keyspaces, consulte [Estimación del tamaño de las filas en Amazon Keyspaces](calculating-row-size.md).
**Topics**
+ [Estimación del consumo de capacidad de las consultas de rango en Amazon Keyspaces](range_queries.md)
+ [Estimación del consumo de capacidad de lectura de las consultas de límites](limit_queries.md)
+ [Estimación del consumo de capacidad de lectura de los análisis de tablas](table_scans.md)
+ [Estimación del consumo de capacidad de las transacciones ligeras en Amazon Keyspaces](lightweight_transactions.md)
+ [Estimación del consumo de capacidad de las columnas estáticas en Amazon Keyspaces](static-columns.md)
+ [Estimación y aprovisionamiento de la capacidad de una tabla multirregional en Amazon Keyspaces](tables-multi-region-capacity.md)
+ [Calcule el consumo de capacidad de lectura y escritura con Amazon CloudWatch en Amazon Keyspaces](estimate_consumption_cw.md)
# Estimación del consumo de capacidad de las consultas de rango en Amazon Keyspaces
Para analizar el consumo de capacidad de lectura de una consulta de rango, utilizamos la siguiente tabla de ejemplo, que utiliza el modo de capacidad bajo demanda.
```
pk1 | pk2 | pk3 | ck1 | ck2 | ck3 | value
-----+-----+-----+-----+-----+-----+-------
a | b | 1 | a | b | 50 |
a | b | 1 | a | b | 60 | value_1
a | b | 1 | a | b | 70 |
```
Ahora ejecute la siguiente consulta en esta tabla.
```
SELECT * FROM amazon_keyspaces.example_table_1 WHERE pk1='a' AND pk2='b' AND pk3=1 AND ck1='a' AND ck2='b' AND ck3 > 50 AND ck3 < 70;
```
Recibes el siguiente conjunto de resultados de la consulta y la operación de lectura realizada por Amazon Keyspaces consume 2 RRUs en modo de `LOCAL_QUORUM` coherencia.
```
pk1 | pk2 | pk3 | ck1 | ck2 | ck3 | value
-----+-----+-----+-----+-----+-----+-------
a | b | 1 | a | b | 60 | value_1
```
Amazon Keyspaces consume 2 RRUs para evaluar las filas con los valores `ck3=60` y `ck3=70` procesar la consulta. Sin embargo, Amazon Keyspaces solo devuelve la fila en la que la condición `WHERE` especificada en la consulta es verdadera, que es la fila con el valor `ck3=60`. Para evaluar el rango especificado en la consulta, Amazon Keyspaces lee la fila que coincide con el límite superior del rango, en este caso `ck3 = 70`, pero no devuelve esa fila en el resultado. El consumo de capacidad de lectura se basa en los datos leídos al procesar la consulta, no en los datos devueltos.
# Estimación del consumo de capacidad de lectura de las consultas de límites
Al procesar una consulta que utilice la cláusula `LIMIT`, Amazon Keyspaces lee las filas hasta el tamaño máximo de página cuando intenta cumplir la condición especificada en la consulta. Si Amazon Keyspaces no encuentra suficientes datos coincidentes que coincidan con el valor de `LIMIT` en la primera página, podrían ser necesarias una o más llamadas paginadas. Para continuar leyendo en la página siguiente, puede usar un token de paginación. El tamaño de página predeterminado es de 1 MB. Para consumir menos capacidad de lectura al usar cláusulas `LIMIT`, puede reducir el tamaño de la página. Para obtener más información sobre paginación, consulte [Paginación de resultados en Amazon Keyspaces](paginating-results.md).
A modo de ejemplo, analicemos la siguiente consulta.
```
SELECT * FROM my_table WHERE partition_key=1234 LIMIT 1;
```
Si no configura el tamaño de la página, Amazon Keyspaces lee 1 MB de datos aunque solo devuelva una fila. Para que Amazon Keyspaces lea solo una fila, puede establecer el tamaño de página en 1 para esta consulta. En este caso, Amazon Keyspaces solo leería una fila siempre que no tenga filas caducadas según la Time-to-live configuración o las marcas horarias del lado del cliente.
El `PAGE SIZE` parámetro determina cuántas filas escanea Amazon Keyspaces del disco para cada solicitud, no cuántas filas devuelve Amazon Keyspaces al cliente. Amazon Keyspaces aplica los filtros que usted proporciona, por ejemplo, la desigualdad en las columnas que no son clave o `LIMIT` después de escanear los datos del disco. Si no lo configuras de forma explícita`PAGE SIZE`, Amazon Keyspaces lee hasta 1 MB de datos antes de aplicar los filtros. Por ejemplo, si lo utiliza `LIMIT 1` sin especificar el`PAGE SIZE`, Amazon Keyspaces podría leer miles de filas del disco antes de aplicar la cláusula de límite y devolver solo una fila.
Para evitar la lectura excesiva, reduzca la cantidad de filas `PAGE SIZE` que Amazon Keyspaces escanea para cada búsqueda. Por ejemplo, si lo define `LIMIT 5` en su consulta, establezca un valor entre 5 y 10 `PAGE SIZE` para que Amazon Keyspaces solo escanee de 5 a 10 filas en cada llamada paginada. Puede modificar este número para reducir el número de búsquedas. Para los límites superiores al tamaño de la página, Amazon Keyspaces mantiene el recuento total de resultados con el estado de paginación. En el caso `LIMIT` de 10 000 filas, Amazon Keyspaces puede obtener estos resultados en dos páginas de 5000 filas cada una. El límite de 1 MB es el límite superior de cualquier conjunto de tamaños de página.
# Estimación del consumo de capacidad de lectura de los análisis de tablas
Las consultas que dan como resultado un análisis completo de la tabla, por ejemplo, las consultas que utilicen la opción `ALLOW FILTERING`, son otro ejemplo de consultas que procesan más lecturas de las que devuelven como resultado. Además, el consumo de capacidad de lectura se basa en los datos leídos, no en los datos devueltos.
Para el ejemplo de análisis de tabla, utilizamos la siguiente tabla de ejemplo en modo de capacidad bajo demanda.
```
pk | ck | value
---+----+---------
pk | 10 |
pk | 20 | value_1
pk | 30 |
```
Amazon Keyspaces crea una tabla en modo de capacidad bajo demanda con cuatro particiones de forma predeterminada. En esta tabla de ejemplo, todos los datos se almacenan en una partición y las tres particiones restantes están vacías.
Ahora ejecute la siguiente consulta en la tabla.
```
SELECT * from amazon_keyspaces.example_table_2;
```
Esta consulta da como resultado una operación de escaneo de tablas en la que Amazon Keyspaces escanea las cuatro particiones de la tabla y consume 6 RRUs en modo de `LOCAL_QUORUM` coherencia. En primer lugar, Amazon Keyspaces consume 3 RRUs para leer las tres filas. `pk=‘pk’` A continuación, Amazon Keyspaces consume las 3 adicionales RRUs para escanear las tres particiones vacías de la tabla. Como esta consulta da como resultado un análisis de la tabla, Amazon Keyspaces escanea todas las particiones de la tabla, incluidas las particiones sin datos.
# Estimación del consumo de capacidad de las transacciones ligeras en Amazon Keyspaces
Las transacciones ligeras (LWT) permiten realizar operaciones de escritura condicional en función de los datos de la tabla. Las operaciones de actualización condicional resultan útiles para insertar, actualizar y eliminar registros en función de las condiciones que evalúen el estado actual.
En Amazon Keyspaces, todas las operaciones de escritura requieren coherencia con LOCAL\$1QUORUM y su uso no conlleva ningún coste adicional. LWTs La diferencia LWTs es que cuando se produce una comprobación del estado de LWT`FALSE`, Amazon Keyspaces consume unidades de capacidad de escritura WCUs () o unidades de solicitud de escritura (). WRUs La cantidad WCUs/WRUs consumida depende del tamaño de la fila.
Por ejemplo, si el tamaño de la fila es de 2 KB, la escritura condicional fallida consume dos WCUs/WRUs. Si la fila no existe actualmente en la tabla, la operación consume un WCUs/WRUs.
Para determinar el número de solicitudes que provocaron errores en la comprobación de estado, puede supervisar la `ConditionalCheckFailed` métrica en CloudWatch.
## Calcule los costos de LWT para las tablas con el tiempo de vida (TTL)
LWTs puede requerir unidades de capacidad de lectura (RCUs) o unidades de solicitud de lectura (RRUs) adicionales para las tablas configuradas con TTL que no utilizan marcas de tiempo del lado del cliente. Cuando se comprueba el estado del uso de `IF NOT EXISTS` palabras clave `IF EXISTS` o palabras clave`FALSE`, se consumen las siguientes unidades de capacidad:
+ RCUs/RRUs – If the row exists, the RCUs/RRUslas consumidas se basan en el tamaño de la fila existente.
+ RCUs/RRUs – If the row doesn't exist, a single RCU/RRUse consume.
Si la condición evaluada da como resultado una operación de escritura correcta, WCUs/WRUs se consumirán en función del tamaño de la nueva fila.
# Estimación del consumo de capacidad de las columnas estáticas en Amazon Keyspaces
En una tabla de Amazon Keyspaces con columnas de agrupación, puede utilizar la palabra clave `STATIC` para crear una columna estática. El valor almacenado en una columna estática se comparte entre todas las filas de una partición lógica. Al actualizar el valor de esta columna, Amazon Keyspaces aplica el cambio de forma automática a todas las filas de la partición.
Esta sección describe cómo calcular el tamaño codificado de datos al escribir en columnas estáticas. Este proceso se gestiona por separado del proceso que escribe datos en las columnas no estáticas de una fila. Además de las cuotas de tamaño para datos estáticos, las operaciones de lectura y escritura en columnas estáticas también afectan a la medición y a la capacidad de rendimiento de las tablas de forma independiente. Para ver las diferencias funcionales con Apache Cassandra cuando se utilizan columnas estáticas y resultados de lectura de rangos paginados, consulte [Paginación](functional-differences.md#functional-differences.paging).
**Topics**
+ [Cálculo de tamaño de columna estática por partición lógica en Amazon Keyspaces](static-columns-estimate.md)
+ [Calcule los requisitos de capacidad y rendimiento para read/write las operaciones con datos estáticos en Amazon Keyspaces](static-columns-metering.md)
# Cálculo de tamaño de columna estática por partición lógica en Amazon Keyspaces
En esta sección se proporciona información detallada sobre cómo estimar el tamaño codificado de columnas estáticas en Amazon Keyspaces. El tamaño codificado se utiliza para el cálculo de su factura y uso de cuotas. También debe utilizar el tamaño codificado al calcular los requisitos de capacidad de rendimiento aprovisionada para las tablas. Para calcular el tamaño codificado de columnas estáticas en Amazon Keyspaces, puede utilizar las siguientes pautas.
+ Las claves de partición pueden contener hasta 2048 bytes de datos. Cada columna de clave en la clave de partición requiere hasta 3 bytes de metadatos. Estos bytes de metadatos cuentan para su cuota de tamaño de datos estáticos de 1 MB por partición. Al calcular el tamaño de sus datos estáticos, debe suponer que cada columna de clave de partición utiliza los 3 bytes completos de metadatos.
+ Utilice el tamaño bruto de los valores de los datos de las columnas estáticas en función del tipo de datos. Para obtener más información sobre los tipos de datos, consulte [Tipos de datos](cql.elements.md#cql.data-types).
+ Añada 104 bytes al tamaño de los datos estáticos para los metadatos.
+ Las columnas de agrupación y las columnas de claves normales no primarias no cuentan para el tamaño de los datos estáticos. Para obtener información sobre cómo calcular el tamaño de los datos no estáticos dentro de las filas, consulte [Estimación del tamaño de las filas en Amazon Keyspaces](calculating-row-size.md).
El tamaño codificado total de una columna estática se basa en la siguiente fórmula:
```
partition key columns + static columns + metadata = total encoded size of static data
```
Considere el siguiente ejemplo de una tabla en la que todas las columnas son de tipo entero. La tabla tiene dos columnas de clave de partición, dos columnas de agrupación, una columna normal y una columna estática.
```
CREATE TABLE mykeyspace.mytable(pk_col1 int, pk_col2 int, ck_col1 int, ck_col2 int, reg_col1 int, static_col1 int static, primary key((pk_col1, pk_col2),ck_col1, ck_col2));
```
En este ejemplo, calculamos el tamaño de los datos estáticos con la siguiente instrucción:
```
INSERT INTO mykeyspace.mytable (pk_col1, pk_col2, static_col1) values(1,2,6);
```
Para estimar el total de bytes requeridos por esta operación de escritura, puede seguir los siguientes pasos.
1. Calcule el tamaño de una columna de clave de partición sumando los bytes correspondientes al tipo de datos almacenados en la columna y los bytes de metadatos. Repita este procedimiento para todas las columnas de clave de partición.
1. Calcule el tamaño de la primera columna de clave de partición (pk\$1col1):
```
4 bytes for the integer data type + 3 bytes for partition key metadata = 7 bytes
```
1. Calcule el tamaño de la segunda columna de clave de partición (pk\$1col2):
```
4 bytes for the integer data type + 3 bytes for partition key metadata = 7 bytes
```
1. Sume ambas columnas para obtener el tamaño total estimado de las columnas de clave de partición:
```
7 bytes + 7 bytes = 14 bytes for the partition key columns
```
1. Añada el tamaño de las columnas estáticas. En este ejemplo, solo tenemos una columna estática que almacena un número entero (que requiere 4 bytes).
1. Por último, para obtener el tamaño codificado total de datos de la columna estática, sume los bytes de las columnas de clave principal y las columnas estáticas, y añada los 104 bytes adicionales de metadatos:
```
14 bytes for the partition key columns + 4 bytes for the static column + 104 bytes for metadata = 122 bytes.
```
También puede actualizar datos estáticos y no estáticos con la misma instrucción. Para estimar el tamaño total de la operación de escritura, primero debe calcular el tamaño de la actualización de datos no estáticos. A continuación, calcule el tamaño de la actualización de filas, como se muestra en el ejemplo en [Estimación del tamaño de las filas en Amazon Keyspaces](calculating-row-size.md), y sume los resultados.
En este caso, puede escribir un total de 2 MB (1 MB es la cuota máxima de tamaño de fila y 1 MB es la cuota de tamaño máximo de datos estáticos por partición lógica).
Para calcular el tamaño total de una actualización de datos estáticos y no estáticos en la misma instrucción, puede utilizar la siguiente fórmula:
```
(partition key columns + static columns + metadata = total encoded size of static data) + (partition key columns + clustering columns + regular columns + row metadata = total encoded size of row)
= total encoded size of data written
```
Considere el siguiente ejemplo de una tabla en la que todas las columnas son de tipo entero. La tabla tiene dos columnas de clave de partición, dos columnas de agrupación, una columna normal y una columna estática.
```
CREATE TABLE mykeyspace.mytable(pk_col1 int, pk_col2 int, ck_col1 int, ck_col2 int, reg_col1 int, static_col1 int static, primary key((pk_col1, pk_col2),ck_col1, ck_col2));
```
En este ejemplo, calculamos el tamaño de los datos al escribir una fila en la tabla, como se muestra en la siguiente instrucción:
```
INSERT INTO mykeyspace.mytable (pk_col1, pk_col2, ck_col1, ck_col2, reg_col1, static_col1) values(2,3,4,5,6,7);
```
Para estimar el total de bytes requeridos por esta operación de escritura, puede seguir los siguientes pasos.
1. Calcule el tamaño codificado total de datos estáticos como se ha indicado anteriormente. En este ejemplo, es de 122 bytes.
1. Añada el tamaño del tamaño codificado total de la fila en función de la actualización de los datos no estáticos, siguiendo los pasos indicados en [Estimación del tamaño de las filas en Amazon Keyspaces](calculating-row-size.md). En este ejemplo, el tamaño total de la actualización de la fila es de 134 bytes.
```
122 bytes for static data + 134 bytes for nonstatic data = 256 bytes.
```
# Calcule los requisitos de capacidad y rendimiento para read/write las operaciones con datos estáticos en Amazon Keyspaces
En Cassandra, los datos estáticos se asocian a particiones lógicas, no a filas individuales. Las particiones lógicas en Amazon Keyspaces pueden tener un tamaño prácticamente ilimitado al abarcar varias particiones de almacenamiento físico. Como resultado, Amazon Keyspaces mide las operaciones de escritura en datos estáticos y no estáticos por separado. Además, las escrituras que incluyan datos estáticos y no estáticos requieren operaciones subyacentes adicionales para proporcionar coherencia de datos.
Al realizar una operación de escritura mixta de datos estáticos y no estáticos, se producen dos operaciones de escritura separadas: una para datos no estáticos y otra para datos estáticos. Esto se aplica a los modos de capacidad read/write aprovisionada y bajo demanda.
El siguiente ejemplo proporciona detalles sobre cómo estimar las unidades de capacidad de lectura (RCUs) y las unidades de capacidad de escritura (WCUs) necesarias al calcular los requisitos de capacidad de rendimiento aprovisionados para las tablas de Amazon Keyspaces que tienen columnas estáticas. Puede calcular la capacidad que necesita su tabla para procesar escrituras que incluyan datos estáticos y no estáticos mediante la siguiente fórmula:
```
2 x WCUs required for nonstatic data + 2 x WCUs required for static data
```
Por ejemplo, si su aplicación escribe un 27% KBs de datos por segundo y cada escritura incluye un 25,5% KBs de datos no estáticos y un 1,5% KBs de datos estáticos, la tabla requiere 56 WCUs (2 x 26 WCUs \$1 2 x 2). WCUs
Amazon Keyspaces mide las lecturas de datos estáticos y no estáticos igual que las lecturas de múltiples filas. Como resultado, el precio de la lectura de datos estáticos y no estáticos en la misma operación se basa en el tamaño agregado de los datos procesados para realizar la lectura.
Para obtener información sobre cómo monitorizar los recursos sin servidor con Amazon CloudWatch, consulte[Supervisión de Amazon Keyspaces con Amazon CloudWatch](monitoring-cloudwatch.md).
# Estimación y aprovisionamiento de la capacidad de una tabla multirregional en Amazon Keyspaces
Puede configurar la capacidad de rendimiento de una tabla multirregión de una de estas dos maneras:
+ Modo de capacidad bajo demanda, medido en unidades de solicitud de escritura () WRUs
+ Modo de capacidad aprovisionada con escalado automático, medido en unidades de capacidad de escritura () WCUs
Puede usar el modo de capacidad aprovisionada con escalado automático o el modo de capacidad bajo demanda para garantizar que una tabla multirregional tenga la capacidad suficiente para realizar escrituras replicadas en todas ellas. Regiones de AWS
**nota**
Al cambiar el modo de capacidad de la tabla en una de las regiones, se cambia el modo de capacidad de todas las réplicas.
Amazon Keyspaces utiliza de forma predeterminada el modo bajo demanda para las tablas multirregionales. En el caso de las tablas en modo bajo demanda, no necesita especificar el rendimiento de lectura y escritura que espera de su aplicación. Amazon Keyspaces se adapta de forma instantánea a sus cargas de trabajo a medida que aumentan o disminuyen a cualquier nivel de tráfico alcanzado previamente. Si el nivel de tráfico de una carga de trabajo alcanza un nuevo nivel máximo, Amazon Keyspaces se adapta rápidamente para acomodar la carga de trabajo.
Si elige el modo de capacidad aprovisionada para una tabla, tendrá que configurar el número de unidades de capacidad de lectura (RCUs) y unidades de capacidad de escritura (WCUs) por segundo que necesita la aplicación.
Para planificar las necesidades de capacidad de rendimiento de una tabla multirregional, primero debe estimar la cantidad de unidades WCUs por segundo necesarias para cada región. A continuación, añada las escrituras de todas las regiones en las que está replicada la tabla y utilice la suma para aprovisionar la capacidad de cada región. Esto es obligatorio porque cada escritura que se realiza en una región también debe repetirse en cada región de réplica.
Si la tabla no tiene suficiente capacidad para administrar las escrituras de todas las regiones, se producirán excepciones de capacidad. Además, aumentarán los tiempos de espera de las réplicas interregionales.
Por ejemplo, si tiene una tabla multirregional en la que espera 5 escrituras por segundo en EE.UU. Este (Norte de Virginia), 10 escrituras por segundo en EE.UU. Este (Ohio) y 5 escrituras por segundo en Europa (Irlanda), debería esperar que la tabla consuma 20 WCUs en cada región: EE.UU. Este (Norte de Virginia), EE.UU. Este (Ohio) y Europa (Irlanda). Esto significa que, en este ejemplo, debe aprovisionar 20 WCUs para cada una de las réplicas de la tabla. Puedes monitorizar el consumo de capacidad de tu mesa a través de Amazon CloudWatch. Para obtener más información, consulte [Supervisión de Amazon Keyspaces con Amazon CloudWatch](monitoring-cloudwatch.md).
Cada escritura se factura como 1 WCU, por lo que en este ejemplo se WCUs facturan un total de 60. Para obtener más información sobre precios, consulte [Precios de Amazon Keyspaces (para Apache Cassandra)](https://aws.amazon.com/keyspaces/pricing).
Para obtener más información acerca de la capacidad aprovisionada con el escalado automático de Amazon Keyspaces, consulte [Administración automática de la capacidad de rendimiento con el escalado automático de Amazon Keyspaces](autoscaling.md).
**nota**
Si una tabla se ejecuta en modo de capacidad aprovisionada con escalado automático, se permite que la capacidad de escritura aprovisionada fluctúe dentro de lo que establezca la configuración de escalado automático para cada región.
# Calcule el consumo de capacidad de lectura y escritura con Amazon CloudWatch en Amazon Keyspaces
Para estimar y monitorear el consumo de capacidad de lectura y escritura, puede usar un CloudWatch panel de control. Para obtener más información sobre las métricas disponibles para Amazon Keyspaces, consulte [Métricas y dimensiones de Amazon Keyspaces](metrics-dimensions.md).
Para monitorear las unidades de capacidad de lectura y escritura que consume una declaración específica CloudWatch, puedes seguir estos pasos.
1. Creación de una nueva tabla con datos de ejemplo
1. Configure un CloudWatch panel de Amazon Keyspaces para la tabla. Para empezar, puede utilizar una plantilla de panel disponible en [Github](https://github.com/aws-samples/amazon-keyspaces-cloudwatch-cloudformation-templates).
1. Ejecute la instrucción CQL, por ejemplo, utilizando la opción `ALLOW FILTERING`, y compruebe en el panel las unidades de capacidad de lectura consumidas durante el análisis completo de la tabla.
# Configurar los modos de read/write capacidad en Amazon Keyspaces
Amazon Keyspaces tiene dos modos de read/write capacidad para procesar lecturas y escrituras en las tablas:
+ Bajo demanda (predeterminado)
+ Aprovisionado
El modo read/write de capacidad que elija controla cómo se le cobra por el rendimiento de lectura y escritura y cómo se administra la capacidad de rendimiento de la tabla.
**Topics**
+ [Configuración del modo de capacidad bajo demanda](ReadWriteCapacityMode.OnDemand.md)
+ [Configure el modo de capacidad aprovisionada](ReadWriteCapacityMode.Provisioned.md)
+ [Visualización del modo de capacidad de una tabla en Amazon Keyspaces](ReadWriteCapacityMode.ProvisionedThroughput.ManagingCapacity.md)
+ [Cambiar el modo de capacidad de una tabla en Amazon Keyspaces](ReadWriteCapacityMode.SwitchReadWriteCapacityMode.md)
+ [Configuración de precalentamiento para tablas en Amazon Keyspaces](warm-throughput.md)
# Configuración del modo de capacidad bajo demanda
El modo de capacidad *bajo demanda* de Amazon Keyspaces (para Apache Cassandra) es una opción de facturación flexible capaz de servir miles de solicitudes por segundo sin necesidad de planificar la capacidad. Esta opción ofrece pay-per-request precios para las solicitudes de lectura y escritura, de modo que solo pague por lo que utilice.
Al elegir el modo bajo demanda, Amazon Keyspaces puede escalar la capacidad de rendimiento de su tabla hasta cualquier nivel de tráfico alcanzado previamente de forma instantánea y, a continuación, volver a reducirla al disminuir el tráfico de solicitudes. Si el nivel de tráfico de una carga de trabajo alcanza un nuevo pico, el servicio se adapta rápidamente para aumentar la capacidad de rendimiento de su tabla. Puede habilitar el modo de capacidad bajo demanda tanto para las tablas nuevas como para las ya existentes.
El modo bajo demanda es una buena opción si se cumple alguna de las siguientes condiciones:
+ Crea nuevas tablas con cargas de trabajo desconocidas.
+ Tiene un tráfico de aplicaciones impredecible.
+ Prefiere disfrutar de la comodidad de pagar solo por lo que usa.
Para empezar con el modo bajo demanda, puede crear una nueva tabla o actualizar una tabla existente para utilizar el modo de capacidad bajo demanda mediante la consola o con unas pocas líneas de código Cassandra Query Language (CQL). Para obtener más información, consulte [Tablas](cql.ddl.table.md).
**Topics**
+ [Unidades de solicitud de lectura y de escritura](#ReadWriteCapacityMode.requests)
+ [Picos de tráfico y propiedades de escalado](#ReadWriteCapacityMode.PeakTraffic)
+ [Rendimiento inicial del modo de capacidad bajo demanda](#ReadWriteCapacityMode.InitialThroughput)
## Unidades de solicitud de lectura y de escritura
Con las tablas en modo de capacidad bajo demanda, no necesita especificar de antemano cuánto rendimiento de lectura y escritura espera que utilice su aplicación. Amazon Keyspaces le cobra por las lecturas y escrituras que realice en sus tablas en términos de unidades de solicitud de lectura (RRUs) y unidades de solicitud de escritura (WRUs).
+ Una *RRU* representa una solicitud de lectura `LOCAL_QUORUM` o dos solicitudes de lectura ` LOCAL_ONE` para una fila de hasta 4 KB de tamaño. Si necesita leer una fila de más de 4 KB, la operación de lectura utiliza más. RRUs El número total de elementos RRUs necesarios depende del tamaño de la fila y de si desea mantener la coherencia `LOCAL_QUORUM` o la coherencia de `LOCAL_ONE` lectura. Por ejemplo, para leer una fila de 8 KB se necesitan 2 RRUs unidades con coherencia de `LOCAL_QUORUM` lectura y 1 RRU si se elige la coherencia de `LOCAL_ONE` lectura.
+ Una *WRU* representa una escritura para una fila de hasta 1 KB de tamaño. Todas las escrituras utilizan `LOCAL_QUORUM` la coherencia y no se aplica ningún cargo adicional por el uso de transacciones ligeras (LWTs). Si necesita escribir una fila de más de 1 KB, la operación de escritura utiliza más WRUs. La cantidad total WRUs requerida depende del tamaño de la fila. Por ejemplo, si el tamaño de la fila es de 2 KB, necesitará 2 WRUs para realizar una solicitud de escritura.
Para obtener información sobre los niveles de coherencia admitidos, consulte [Niveles de coherencia de lectura y escritura de Apache Cassandra admitidos y costos asociados](consistency.md).
## Picos de tráfico y propiedades de escalado
Las tablas de Amazon Keyspaces que utilizan el modo de capacidad bajo demanda se adaptan automáticamente al volumen de tráfico de su aplicación. El modo de capacidad bajo demanda acomoda al instante hasta el doble del tráfico máximo alcanzado previamente en una tabla. Por ejemplo, el patrón de tráfico de su aplicación puede variar entre 5000 y 10 000 lecturas `LOCAL_QUORUM` por segundo, donde 10 000 lecturas por segundo es el pico de tráfico anterior.
Con este patrón, el modo de capacidad bajo demanda se adapta instantáneamente a un tráfico sostenido de hasta 20 000 lecturas por segundo. Si su aplicación sostiene un tráfico de 20 000 lecturas por segundo, ese pico se convierte en su nuevo pico anterior, habilitando el tráfico posterior para alcanzar hasta 40 000 lecturas por segundo.
Si necesita más del doble de su pico anterior en una tabla, Amazon Keyspaces asigna automáticamente más capacidad a medida que aumenta su volumen de tráfico. Esto permite garantizar que su tabla tenga suficiente capacidad de rendimiento para procesar las solicitudes adicionales. Sin embargo, es posible que observe errores de capacidad de rendimiento insuficiente si supera el doble de su pico anterior en un periodo de 30 minutos.
Por ejemplo, suponga que el patrón de tráfico de su aplicación varía entre 5000 y 10 000 lecturas por segundo de gran coherencia, siendo 20 000 lecturas por segundo el pico de tráfico alcanzado anteriormente. En este caso, el servicio le recomienda que espacie el crecimiento de su tráfico durante al menos 30 minutos antes de subir a 40 000 lecturas por segundo.
Para obtener información sobre cómo estimar el consumo de capacidad de lectura y escritura de una tabla, consulte [Estimación del consumo de capacidad del rendimiento de lectura y escritura en Amazon Keyspaces](capacity-examples.md).
Para obtener más información sobre las cuotas predeterminadas de su cuenta y cómo aumentarlas, consulte [Cuotas para Amazon Keyspaces (para Apache Cassandra)](quotas.md).
## Rendimiento inicial del modo de capacidad bajo demanda
Si crea una nueva tabla con el modo de capacidad bajo demanda habilitado o cambia una tabla existente al modo de capacidad bajo demanda por primera vez, la tabla tendrá los siguientes ajustes de pico anteriores, aunque no haya servido tráfico anteriormente utilizando el modo de capacidad bajo demanda:
+ **Tabla recién creada con el modo de capacidad bajo demanda:** el pico anterior era de 2000 WRUs y 6000 RRUs. Puede manejar hasta el doble del pico anterior de forma inmediata. De este modo, las mesas bajo demanda recién creadas pueden servir hasta 4000 WRUs y 12 000 RRUs.
+ **La mesa existente cambió al modo de capacidad bajo demanda:** el pico anterior es la mitad del anterior WCUs y se RCUs aprovisiona para la mesa o los ajustes de una tabla recién creada con el modo de capacidad bajo demanda, lo que sea mayor.
# Configure el modo de capacidad aprovisionada
Si elige el modo de capacidad de *rendimiento aprovisionado*, especifica el número de lecturas y escrituras por segundo que se requieren para su aplicación. Esto le ayuda a gestionar el uso de Amazon Keyspaces para que se mantenga igual o inferior a una tasa de solicitudes definida a fin de mantener la previsibilidad. Para obtener más información sobre el escalado automático para el rendimiento aprovisionado, consulte [Administración automática de la capacidad de rendimiento con el escalado automático de Amazon Keyspaces](autoscaling.md).
El modo de capacidad de rendimiento aprovisionada es una buena opción si se cumple alguna de las siguientes condiciones:
+ El tráfico de la aplicación es predecible.
+ Ejecuta aplicaciones cuyo tráfico es coherente o aumenta gradualmente.
+ Puede pronosticar los requisitos de capacidad.
## Unidades de capacidad de lectura y de escritura
Para las tablas de modos de capacidad de rendimiento aprovisionadas, especifique la capacidad de rendimiento en términos de unidades de capacidad de lectura (RCUs) y unidades de capacidad de escritura (): WCUs
+ Una *RCU* representa una lectura `LOCAL_QUORUM` por segundo o dos lecturas `LOCAL_ONE` por segundo, para una fila de hasta 4 KB de tamaño. Si necesita leer una fila de más de 4 KB, la operación de lectura utiliza adicionales. RCUs
El número total de datos RCUs necesarios depende del tamaño de la fila y de si desea `LOCAL_ONE` leer `LOCAL_QUORUM` o leer. Por ejemplo, si el tamaño de la fila es de 8 KB, necesitará 2 RCUs para mantener una `LOCAL_QUORUM` lectura por segundo y 1 RCU si elige `LOCAL_ONE` lecturas.
+ Una *WCU* representa una escritura por segundo para una fila de hasta 1 KB de tamaño. Todas las escrituras utilizan `LOCAL_QUORUM` la coherencia y no se aplica ningún cargo adicional por el uso de transacciones ligeras (LWTs). Si necesita escribir una fila de más de 1 KB, la operación de escritura utiliza más WCUs.
La cantidad total WCUs requerida depende del tamaño de la fila. Por ejemplo, si el tamaño de la fila es de 2 KB, necesitará 2 WCUs para soportar una solicitud de escritura por segundo. Para obtener más información acerca de cómo estimar el consumo de capacidad de lectura y escritura de una tabla, consulte [Estimación del consumo de capacidad del rendimiento de lectura y escritura en Amazon Keyspaces](capacity-examples.md).
Si su aplicación lee o escribe filas más grandes (hasta el tamaño máximo de fila de Amazon Keyspaces de 1 MB), consumirá más unidades de capacidad. Para obtener más información sobre cómo calcular el tamaño de las filas, consulte [Estimación del tamaño de las filas en Amazon Keyspaces](calculating-row-size.md). Por ejemplo, supongamos que crea una tabla aprovisionada con 6 RCUs y 6 WCUs. Con estos ajustes, la aplicación podría hacer lo siguiente:
+ Realice `LOCAL_QUORUM` lecturas de hasta 24 KB por segundo (4 KB × 6 RCUs).
+ Realizar lecturas `LOCAL_ONE` de hasta 48 KB por segundo (el doble de rendimiento de lectura).
+ Escriba hasta 6 KB por segundo (1 KB × 6 WCUs).
El *rendimiento aprovisionado* es la cantidad máxima de capacidad de rendimiento que una aplicación puede consumir de una tabla. Si su aplicación supera la capacidad de rendimiento aprovisionada, es posible que observe errores de capacidad insuficiente.
Por ejemplo, una solicitud de lectura que no tenga suficiente capacidad de rendimiento falla con una excepción `Read_Timeout` y se contabiliza en la métrica `ReadThrottleEvents`. Una solicitud de escritura que no tenga suficiente capacidad de rendimiento falla con una excepción `Write_Timeout` y se contabiliza en la métrica `WriteThrottleEvents`.
Puedes usar Amazon CloudWatch para monitorear las métricas de rendimiento aprovisionadas y reales y los eventos de capacidad insuficiente. Para obtener más información sobre estas métricas, consulte [Métricas y dimensiones de Amazon Keyspaces](metrics-dimensions.md).
**nota**
Los errores repetidos debidos a una capacidad insuficiente pueden dar lugar a excepciones específicas para el controlador del lado del cliente, por ejemplo, el controlador DataStax Java falla con un. `NoHostAvailableException`
Para cambiar la configuración de capacidad de rendimiento de las tablas, puede utilizar la Consola de administración de AWS o la instrucción `ALTER TABLE` con CQL. Para obtener más información consulte [ALTER TABLE](cql.ddl.table.md#cql.ddl.table.alter).
Para obtener más información sobre las cuotas predeterminadas de su cuenta y cómo aumentarlas, consulte [Cuotas para Amazon Keyspaces (para Apache Cassandra)](quotas.md).
# Visualización del modo de capacidad de una tabla en Amazon Keyspaces
Puede consultar la tabla del sistema en el espacio de claves del sistema de Amazon Keyspaces para revisar la información sobre el modo de capacidad de una tabla. También puede ver si una tabla utiliza el modo de capacidad de rendimiento bajo demanda o aprovisionada. Si la tabla está configurada con el modo de capacidad de rendimiento aprovisionada, puede ver la capacidad de rendimiento aprovisionada de la tabla.
También puede utilizar el AWS CLI para ver el modo de capacidad de una tabla.
Para cambiar el rendimiento aprovisionado de una tabla, utilice [Cambiar el modo de capacidad de una tabla en Amazon Keyspaces](ReadWriteCapacityMode.SwitchReadWriteCapacityMode.md).
------
#### [ Cassandra Query Language (CQL) ]
**Ejemplo**
```
SELECT * from system_schema_mcs.tables where keyspace_name = 'mykeyspace' and table_name = 'mytable';
```
Una tabla configurada con el modo de capacidad bajo demanda devuelve lo siguiente.
```
{
"capacity_mode":{
"last_update_to_pay_per_request_timestamp":"1579551547603",
"throughput_mode":"PAY_PER_REQUEST"
}
}
```
Una tabla configurada con el modo de capacidad de rendimiento aprovisionada devuelve lo siguiente.
```
{
"capacity_mode":{
"last_update_to_pay_per_request_timestamp":"1579048006000",
"read_capacity_units":"5000",
"throughput_mode":"PROVISIONED",
"write_capacity_units":"6000"
}
}
```
El valor `last_update_to_pay_per_request_timestamp` se mide en milisegundos.
------
#### [ CLI ]
Vea el modo de capacidad de rendimiento de una tabla mediante el AWS CLI
```
aws keyspaces get-table --keyspace-name myKeyspace --table-name myTable
```
La salida del comando puede tener un aspecto similar a este para una tabla en modo de capacidad aprovisionada.
```
"capacitySpecification": {
"throughputMode": "PROVISIONED",
"readCapacityUnits": 4000,
"writeCapacityUnits": 2000
}
```
El resultado de una tabla en modo bajo demanda tiene el siguiente aspecto.
```
"capacitySpecification": {
"throughputMode": "PAY_PER_REQUEST",
"lastUpdateToPayPerRequestTimestamp": "2024-10-03T10:48:19.092000+00:00"
}
```
------
# Cambiar el modo de capacidad de una tabla en Amazon Keyspaces
Al cambiar una tabla del modo de capacidad aprovisionada al modo de capacidad bajo demanda, Amazon Keyspaces realiza varios cambios en la estructura de su tabla y sus particiones. Este proceso puede tardar varios minutos. Durante el periodo de cambio, su tabla ofrece un rendimiento coherente con las cantidades de WCU y RCU previamente aprovisionadas.
Al volver a cambiar del modo de capacidad bajo demanda al modo de capacidad aprovisionada, su tabla ofrece un rendimiento coherente con el pico alcanzado anteriormente cuando la tabla estaba en modo de capacidad bajo demanda.
Al cambiar de modo de capacidad, se aplican los siguientes períodos de espera:
+ Puede cambiar una tabla recién creada en el modo bajo demanda al modo de capacidad aprovisionada en cualquier momento. Sin embargo, solo puede volver al modo bajo demanda 24 horas después de la marca de tiempo de creación de la tabla.
+ Puede cambiar una tabla existente en el modo bajo demanda al modo de capacidad aprovisionada en cualquier momento. Sin embargo, puede cambiar los modos de capacidad aprovisionada al modo bajo demanda solo una vez cada 24 horas.
------
#### [ Cassandra Query Language (CQL) ]
**Cambio del modo de capacidad de rendimiento de una tabla mediante CQL**
1. Para cambiar el modo de capacidad de una tabla a `PROVIOSIONED`, debe configurar las unidades de capacidad de lectura y escritura en función de los valores máximos esperados de la carga de trabajo. Esta instrucción es un ejemplo de ello. También puede ejecutar esta instrucción para ajustar la capacidad de lectura o las unidades de capacidad de escritura de la tabla.
```
ALTER TABLE catalog.book_awards WITH CUSTOM_PROPERTIES={'capacity_mode':{'throughput_mode': 'PROVISIONED', 'read_capacity_units': 6000, 'write_capacity_units': 3000}};
```
Para configurar el modo de capacidad aprovisionada con escalado automático, consulte [Configuración del escalado automático en una tabla existente](autoscaling.configureTable.md).
1. Para cambiar el modo de capacidad de una tabla al modo bajo demanda, defina el modo de rendimiento como `PAY_PER_REQUEST`. La siguiente instrucción es un ejemplo de ello.
```
ALTER TABLE catalog.book_awards WITH CUSTOM_PROPERTIES={'capacity_mode':{'throughput_mode': 'PAY_PER_REQUEST'}};
```
1. Puede usar la siguiente instrucción para confirmar el modo de capacidad de la tabla.
```
SELECT * from system_schema_mcs.tables where keyspace_name = 'catalog' and table_name = 'book_awards';
```
Una tabla configurada con el modo de capacidad bajo demanda devuelve lo siguiente.
```
{
"capacity_mode":{
"last_update_to_pay_per_request_timestamp":"1727952499092",
"throughput_mode":"PAY_PER_REQUEST"
}
}
```
El valor `last_update_to_pay_per_request_timestamp` se mide en milisegundos.
------
#### [ CLI ]
**Cambie el modo de capacidad de procesamiento de una tabla mediante el AWS CLI**
1. Para cambiar el modo de capacidad de la tabla a `PROVIOSIONED`, debe configurar las unidades de capacidad de lectura y escritura en función de los valores máximos esperados de la carga de trabajo. El siguiente comando es un ejemplo de esto. También puede ejecutar este comando para ajustar la capacidad de lectura o las unidades de capacidad de escritura de la tabla.
```
aws keyspaces update-table --keyspace-name catalog --table-name book_awards
\--capacity-specification throughputMode=PROVISIONED,readCapacityUnits=6000,writeCapacityUnits=3000
```
Para configurar el modo de capacidad aprovisionada con escalado automático, consulte [Configuración del escalado automático en una tabla existente](autoscaling.configureTable.md).
1. Para cambiar el modo de capacidad de una tabla al modo bajo demanda, defina el modo de rendimiento como `PAY_PER_REQUEST`. La siguiente instrucción es un ejemplo de ello.
```
aws keyspaces update-table --keyspace-name catalog --table-name book_awards
\--capacity-specification throughputMode=PAY_PER_REQUEST
```
1. Puede utilizar el siguiente comando para revisar el modo de capacidad configurado para una tabla.
```
aws keyspaces get-table --keyspace-name catalog --table-name book_awards
```
El resultado de una tabla en modo bajo demanda tiene el siguiente aspecto.
```
"capacitySpecification": {
"throughputMode": "PAY_PER_REQUEST",
"lastUpdateToPayPerRequestTimestamp": "2024-10-03T10:48:19.092000+00:00"
}
```
------
# Configuración de precalentamiento para tablas en Amazon Keyspaces
Amazon Keyspaces escala automáticamente las particiones de almacenamiento en función del rendimiento bajo demanda o aprovisionado, pero en el caso de tablas nuevas o picos de rendimiento repentinos, puede llevar más tiempo asignar las particiones de almacenamiento necesarias. *Para garantizar que una mesa nueva o existente tenga la capacidad suficiente para soportar los picos de rendimiento previstos, puede configurar manualmente valores de rendimiento en *caliente específicos para precalentar* la mesa.*
El *rendimiento cálido* se refiere al número de operaciones de lectura y escritura que su tabla de Amazon Keyspaces puede admitir de forma instantánea. Estos valores están disponibles de forma predeterminada para todas las tablas nuevas y existentes. Si utiliza el modo bajo demanda o si actualiza el rendimiento aprovisionado, Amazon Keyspaces garantiza que su aplicación pueda emitir solicitudes de hasta esos valores al instante.
Amazon Keyspaces ajusta automáticamente los valores de rendimiento cálido a medida que aumenta el uso. Para ajustar la capacidad de procesamiento para los próximos picos de actividad, por ejemplo, al migrar datos de otra base de datos, lo que puede requerir la carga de terabytes de datos en un breve período de tiempo, puede aumentar manualmente los valores de rendimiento en caliente de la tabla. Esto resulta útil para los eventos de mayor actividad planificados, en los que las tasas de solicitudes pueden aumentar 10, 100 veces o más. En primer lugar, evalúe si el rendimiento en caliente actual es suficiente para gestionar el tráfico esperado. [A continuación, si necesita precalentar la mesa para los picos de carga de trabajo planificados, puede aumentar el valor del rendimiento en caliente manualmente sin cambiar la configuración del rendimiento ni el modo de capacidad.](ReadWriteCapacityMode.md)
Puede precalentar las tablas para realizar operaciones de lectura, de escritura o ambas. Puede aumentar este valor para las tablas nuevas y existentes de una sola región y las tablas de varias regiones, y la configuración de rendimiento cálido que establezca se aplicará automáticamente a todas las réplicas de las tablas de varias regiones. No hay límite en cuanto al número de mesas de Amazon Keyspaces que puedes precalentar en cualquier momento. El tiempo necesario para completar el precalentamiento depende de los valores que establezca y del tamaño de la mesa. Puede enviar solicitudes de precalentamiento simultáneas y estas solicitudes no interfieren con ninguna de las operaciones de la mesa. Puedes precalentar tu mesa hasta el límite de la cuota de mesa de tu cuenta en esa región. Utilice la [consola Service Quotas](https://console.aws.amazon.com/servicequotas) para comprobar sus cuotas actuales y aumentarlas si es necesario.
Los valores de rendimiento cálido que Amazon Keyspaces ajusta en función del uso bajo demanda o de la capacidad aprovisionada están disponibles de forma predeterminada para todas las tablas sin cargos adicionales. Sin embargo, si aumentas manualmente los valores de rendimiento en caliente predeterminados para convertirlos en tablas de precalentamiento en caso de picos de tráfico, se aplicarán cargos adicionales. Para obtener más información, consulta los [precios de Amazon Keyspaces.](https://aws.amazon.com/keyspaces/pricing/)
Estos son algunos escenarios y prácticas recomendadas que puede tener en cuenta a la hora de precalentar las tablas de Amazon Keyspaces.
## Rendimiento en caliente y patrones de acceso desiguales
Una tabla puede tener un rendimiento óptimo de 30 000 unidades de lectura por segundo y 10 000 unidades de escritura por segundo, pero aun así es posible que se supere la capacidad en las lecturas o escrituras antes de alcanzar esos valores. Se debe probablemente a una partición activa. Si bien Amazon Keyspaces puede seguir escalando para soportar un rendimiento prácticamente ilimitado, cada partición individual está limitada a 1000 unidades de escritura por segundo y 3000 unidades de lectura por segundo. Si su aplicación dirige demasiado tráfico a una pequeña parte de las particiones de la tabla, los eventos de exceso de capacidad pueden producirse incluso antes de que se alcancen los valores de rendimiento máximo de la tabla. Recomendamos seguir las [prácticas recomendadas de Amazon Keyspaces](bp-partition-key-design.md) para garantizar una escalabilidad perfecta y evitar las particiones activas.
## Rendimiento en caliente para una tabla aprovisionada
Considere una tabla aprovisionada que tiene un rendimiento en caliente de 30 000 unidades de lectura por segundo y 10 000 unidades de escritura por segundo, pero que actualmente tiene un rendimiento aprovisionado de 4 000 y 8 000. RCUs WCUs Puede escalar al instante el rendimiento aprovisionado de la tabla hasta 30 000 RCUs o 10 000 si actualiza la configuración de rendimiento WCUs aprovisionada. A medida que aumenta el rendimiento aprovisionado por encima de estos valores, el rendimiento en espera se ajusta automáticamente a los nuevos valores más altos, ya que ha establecido un nuevo rendimiento máximo. Por ejemplo, si establece el rendimiento aprovisionado en 50 000 RCU, el rendimiento en caliente aumenta a 50 000 unidades de lectura por segundo.
```
"ProvisionedThroughput":
{
"ReadCapacityUnits": 4000,
"WriteCapacityUnits": 8000
}
"WarmThroughput":
{
"ReadUnitsPerSecond": 30000,
"WriteUnitsPerSecond": 10000
}
```
## Rendimiento en caliente de una tabla bajo demanda
Una nueva tabla bajo demanda comienza con un rendimiento en caliente de 12 000 unidades de lectura por segundo y 4000 unidades de escritura por segundo. La tabla puede acomodar de forma instantánea un tráfico sostenido hasta estos niveles. Cuando sus solicitudes superan las 12 000 unidades de lectura por segundo o las 4000 unidades de escritura por segundo, el rendimiento en caliente se ajusta automáticamente a los valores más altos.
```
"WarmThroughput":
{
"ReadUnitsPerSecond": 12000,
"WriteUnitsPerSecond": 4000
}
```
## Mejores prácticas para precalentar las tablas de Amazon Keyspaces
Siga estas prácticas recomendadas al implementar el precalentamiento en sus tablas de Amazon Keyspaces:
Calcule con precisión la capacidad requerida
Dado que el precalentamiento implica un coste único, calcule cuidadosamente el rendimiento necesario en función de la carga de trabajo prevista para evitar el aprovisionamiento excesivo.
Tenga en cuenta el esquema de la tabla
Las tablas con filas más grandes pueden requerir más particiones para obtener el mismo rendimiento. Tenga en cuenta el tamaño medio de las filas al estimar los requisitos de precalentamiento.
Controle el rendimiento de la mesa
Tras el precalentamiento, utiliza CloudWatch las métricas para comprobar que la mesa está gestionando la carga según lo previsto. Para obtener más información, consulte [Supervisa el rendimiento de una mesa precalentada con Amazon CloudWatch](monitor-prewarming-cloudwatch.md).
Administración de las cuotas
Si su aplicación requiere un rendimiento superior al permitido por las cuotas predeterminadas (40 000 RCUs/WCUs o 2000 particiones), solicite un aumento de la cuota con bastante antelación al evento de alto tráfico. Para solicitar un aumento de una cuota, use la [consola de Service Quotas](https://console.aws.amazon.com/servicequotas).
Optimización de costos
En el caso de eventos temporales con mucho tráfico, considere la posibilidad de utilizar el precalentamiento en lugar de cambiar al modo aprovisionado con gran capacidad, ya que puede resultar más rentable para los eventos de corta duración. Para obtener más información sobre los precios, consulta los precios de [Amazon Keyspaces.](https://aws.amazon.com/keyspaces/pricing/)
**nota**
Supervise las métricas de rendimiento de su aplicación durante la fase de prueba para validar que la configuración de precalentamiento se adapte adecuadamente a sus requisitos de carga de trabajo.
**Topics**
+ [Rendimiento en caliente y patrones de acceso desiguales](#warm-throughput-scenarios-uneven)
+ [Rendimiento en caliente para una tabla aprovisionada](#warm-throughput-scenarios-provisioned)
+ [Rendimiento en caliente de una tabla bajo demanda](#warm-throughput-scenarios-ondemand)
+ [Mejores prácticas para precalentar las tablas de Amazon Keyspaces](#prewarming-best-practices)
+ [Creación de una tabla de Amazon Keyspaces nueva con rendimiento en caliente más alto](create-table-warm-throughput.md)
+ [Aumento del rendimiento en caliente de la tabla de Amazon Keyspaces existente](update-warm-throughput.md)
+ [Vea el rendimiento cálido de una tabla de Amazon Keyspaces](view-warm-throughput.md)
+ [Supervisa el rendimiento de una mesa precalentada con Amazon CloudWatch](monitor-prewarming-cloudwatch.md)
# Creación de una tabla de Amazon Keyspaces nueva con rendimiento en caliente más alto
Puede ajustar los valores de rendimiento cálido al crear su tabla de Amazon Keyspaces mediante la consola, el CQL o el. AWS CLI
------
#### [ Console ]
**¿Cómo crear una tabla nueva con una configuración de rendimiento cálido**
1. [Inicia sesión en la Consola de administración de AWS consola de Amazon Keyspaces y ábrela desde casahttps://console.aws.amazon.com/keyspaces/.](https://console.aws.amazon.com/keyspaces/home)
1. En el panel de navegación, elija **Tablas** y, a continuación, seleccione **Crear tabla**.
1. En la página **Crear tabla**, en la sección **Detalles de la tabla**, seleccione un espacio de claves y proporcione un nombre para la nueva tabla.
1. En la sección **Columnas**, cree el esquema para la tabla.
1. En la sección **Clave principal**, defina la clave principal de la tabla y seleccione las columnas de agrupación en clústeres opcionales.
1. En la sección **Configuración de la tabla**, elija **Personalizar configuración**.
1. Continúe en **Configuración de capacidad de lectura/escritura**.
1. Para el **modo de capacidad**, puede elegir entre Bajo **demanda** o **Aprovisionado**.
1. En la sección **Precalentamiento de las tablas**, puede aumentar los valores de las unidades de **lectura por segundo y las unidades** de **escritura por segundo según** sea necesario para preparar la mesa para gestionar los picos de actividad planificados.
Los valores de rendimiento cálido que Amazon Keyspaces ajusta en función del uso bajo demanda o de la capacidad aprovisionada están disponibles de forma predeterminada para todas las tablas sin cargos adicionales. Tenga en cuenta que si aumenta manualmente los valores de rendimiento en caliente predeterminados para precalentar la tabla en caso de picos de tráfico, se aplicarán cargos adicionales.
1. Configure otras funciones opcionales de la tabla según sea necesario. A continuación, selecciona **Crear tabla**.
------
#### [ Cassandra Query Language (CQL) ]
+ Cree una tabla con un rendimiento óptimo mediante uno de los siguientes métodos:
+ Para el modo aprovisionado, cree una tabla y especifique la capacidad máxima esperada de lectura y escritura mediante la siguiente sintaxis CQL:
```
CREATE TABLE catalog.book_awards (
year int,
award text,
rank int,
category text,
book_title text,
author text,
publisher text,
PRIMARY KEY ((year, award), category, rank))
WITH CUSTOM_PROPERTIES = {
'capacity_mode': {
'throughput_mode': 'PROVISIONED',
'read_capacity_units': 20000,
'write_capacity_units': 10000
},
'warm_throughput': {
'read_units_per_second': 40000,
'write_units_per_second': 20000
}
};
```
+ Para el modo bajo demanda, cree una tabla y especifique la capacidad máxima esperada de lectura y escritura mediante la siguiente sintaxis de CQL:
```
CREATE TABLE catalog.book_awards (
year int,
award text,
rank int,
category text,
book_title text,
author text,
publisher text,
PRIMARY KEY ((year, award), category, rank))
WITH CUSTOM_PROPERTIES = {
'capacity_mode': {
'throughput_mode': 'PAY_PER_REQUEST'
},
'warm_throughput': {
'read_units_per_second': 40000,
'write_units_per_second': 20000
}
};
```
Para confirmar la configuración de capacidad de la tabla, consulte[Vea el rendimiento cálido de una tabla de Amazon Keyspaces](view-warm-throughput.md).
------
#### [ CLI ]
1. Cree una tabla con un rendimiento óptimo mediante uno de los siguientes métodos mediante el AWS CLI
+ Cree una tabla nueva en el modo aprovisionado y especifique los valores de la capacidad máxima de lectura y escritura prevista para la nueva tabla. La siguiente instrucción es un ejemplo de ello.
```
aws keyspaces create-table \
--keyspace-name 'catalog' \
--table-name 'book_awards' \
--schema-definition 'allColumns=[{name=year,type=int},{name=award,type=text},{name=rank,type=int},{name=category,type=text},{name=book_title,type=text},{name=author,type=text},{name=publisher,type=text}],partitionKeys=[{name=year},{name=award}],clusteringKeys=[{name=category,orderBy=ASC},{name=rank,orderBy=ASC}]' \
--capacity-specification throughputMode=PROVISIONED,readCapacityUnits=20000,writeCapacityUnits=10000 \
--warm-throughput-specification readUnitsPerSecond=40000,writeUnitsPerSecond=20000
```
+ Cree una tabla nueva en modo bajo demanda y especifique los valores de capacidad máxima esperados para las lecturas y escrituras de la nueva tabla. La siguiente instrucción es un ejemplo de ello.
```
aws keyspaces create-table \
--keyspace-name 'catalog' \
--table-name 'book_awards' \
--schema-definition 'allColumns=[{name=year,type=int},{name=award,type=text},{name=rank,type=int},{name=category,type=text},{name=book_title,type=text},{name=author,type=text},{name=publisher,type=text}],partitionKeys=[{name=year},{name=award}],clusteringKeys=[{name=category,orderBy=ASC},{name=rank,orderBy=ASC}]' \
--warmThroughputSpecification readUnitsPerSecond=40000,writeUnitsPerSecond=20000
```
1. El resultado del comando devuelve el ARN de la tabla, como se muestra en el siguiente ejemplo.
```
{
"resourceArn": "arn:aws::cassandra:us-east-1:111122223333:/keyspace/catalog/table/book_awards>"
}
```
Para confirmar la configuración de capacidad de la tabla, consulte[Vea el rendimiento cálido de una tabla de Amazon Keyspaces](view-warm-throughput.md).
------
#### [ Java ]
**Cree una tabla nueva con el SDK for Java.**
+ Cree una tabla nueva en el modo aprovisionado y especifique los valores de la capacidad máxima de lectura y escritura prevista para la nueva tabla. El siguiente ejemplo de código es un ejemplo de ello.
```
import software.amazon.awssdk.services.keyspaces.KeyspacesClient;
import software.amazon.awssdk.services.keyspaces.model.*;
public class PreWarmingExample {
public static void main(String[] args) {
KeyspacesClient keyspacesClient = KeyspacesClient.builder().build();
// Define schema
List columns = Arrays.asList(
ColumnDefinition.builder().name("year").type("int").build(),
ColumnDefinition.builder().name("award").type("text").build(),
ColumnDefinition.builder().name("rank").type("int").build(),
ColumnDefinition.builder().name("category").type("text").build(),
ColumnDefinition.builder().name("book_title").type("text").build(),
ColumnDefinition.builder().name("author").type("text").build(),
ColumnDefinition.builder().name("publisher").type("text").build()
);
List partitionKeys = Arrays.asList(
PartitionKey.builder().name("year").build(),
PartitionKey.builder().name("award").build()
);
List clusteringKeys = Arrays.asList(
ClusteringKey.builder().name("category").orderBy("ASC").build(),
ClusteringKey.builder().name("rank").orderBy("ASC").build()
);
SchemaDefinition schema = SchemaDefinition.builder()
.allColumns(columns)
.partitionKeys(partitionKeys)
.clusteringKeys(clusteringKeys)
.build();
// Define capacity specification
CapacitySpecification capacitySpec = CapacitySpecification.builder()
.throughputMode(ThroughputMode.PROVISIONED)
.readCapacityUnits(20000)
.writeCapacityUnits(10000)
.build();
// Define warm throughput specification
WarmThroughputSpecification warmThroughput = WarmThroughputSpecification.builder()
.readUnitsPerSecond(40000L)
.writeUnitsPerSecond(20000L)
.build();
// Create table with PreWarming
CreateTableRequest request = CreateTableRequest.builder()
.keyspaceName("catalog")
.tableName("book_awards")
.schemaDefinition(schema)
.capacitySpecification(capacitySpec)
.warmThroughputSpecification(warmThroughput)
.build();
CreateTableResponse response = keyspacesClient.createTable(request);
System.out.println("Table created with ARN: " + response.resourceArn());
}
}
```
------
# Aumento del rendimiento en caliente de la tabla de Amazon Keyspaces existente
Puede aumentar los valores de rendimiento cálido actuales de su tabla de Amazon Keyspaces mediante la consola, el CQL o el. AWS CLI
------
#### [ Console ]
**¿Cómo aumentar la configuración de precalentamiento de una mesa mediante la consola**
1. [Inicia sesión en la Consola de administración de AWS consola de Amazon Keyspaces y ábrela desde casahttps://console.aws.amazon.com/keyspaces/.](https://console.aws.amazon.com/keyspaces/home)
1. En el panel de navegación, selecciona **Tablas** y, a continuación, elige la tabla que deseas actualizar.
1. En la pestaña **Capacidad** de la tabla, vaya a **Precalentar las mesas**.
1. **En la sección **Precalentamiento para mesas**, selecciona Editar.**
1. En la página **Editar el precalentamiento de las tablas**, puede actualizar los valores de las **unidades de lectura por segundo** y de las **unidades de escritura por** segundo.
1. Seleccione **Save changes (Guardar cambios)**. La tabla se está actualizando con los ajustes de precalentamiento especificados.
------
#### [ Cassandra Query Language (CQL) ]
**Aumente la configuración de rendimiento en caliente de una mesa con CQL**
+ Utilice `ALTER TABLE` esta afirmación para aumentar el rendimiento en caliente de una mesa. La siguiente instrucción es un ejemplo de ello.
```
ALTER TABLE catalog.book_awards
WITH CUSTOM_PROPERTIES = {
'warm_throughput': {
'read_units_per_second': 60000,
'write_units_per_second': 30000
}
};
```
Para confirmar la configuración de capacidad actualizada de la tabla, consulte. [Vea el rendimiento cálido de una tabla de Amazon Keyspaces](view-warm-throughput.md)
------
#### [ CLI ]
**Aumente los ajustes de precalentamiento de una mesa con el AWS CLI**
+ Para aumentar el rendimiento de calentamiento de la mesa, puede utilizar el comando. `update-table` La siguiente instrucción es un ejemplo de ello.
```
aws keyspaces update-table \
--keyspace-name 'catalog' \
--table-name 'book_awards' \
--warmThroughputSpecification readUnitsPerSecond=60000,writeUnitsPerSecond=30000
```
Para confirmar la configuración de capacidad actualizada de la tabla, consulte. [Vea el rendimiento cálido de una tabla de Amazon Keyspaces](view-warm-throughput.md)
------
#### [ Java ]
**Actualice la configuración de precalentamiento de una tabla mediante el SDK for Java.**
+ Actualice la configuración de rendimiento en caliente de una mesa. El siguiente ejemplo de código es un ejemplo de ello.
```
import software.amazon.awssdk.services.keyspaces.KeyspacesClient;
import software.amazon.awssdk.services.keyspaces.model.*;
public class UpdatePreWarmingExample {
public static void main(String[] args) {
KeyspacesClient keyspacesClient = KeyspacesClient.builder().build();
// Define new warm throughput specification
WarmThroughputSpecification warmThroughput = WarmThroughputSpecification.builder()
.readUnitsPerSecond(60000L)
.writeUnitsPerSecond(30000L)
.build();
// Update table with new PreWarming settings
UpdateTableRequest request = UpdateTableRequest.builder()
.keyspaceName("catalog")
.tableName("book_awards")
.warmThroughputSpecification(warmThroughput)
.build();
UpdateTableResponse response = keyspacesClient.updateTable(request);
System.out.println("Table update requested: " + response.resourceArn());
}
}
```
------
# Vea el rendimiento cálido de una tabla de Amazon Keyspaces
Puede ver los valores de rendimiento cálido actuales de su tabla de Amazon Keyspaces mediante la consola, el CQL o el. AWS CLI
------
#### [ Console ]
**Cómo ver los ajustes de precalentamiento de la mesa mediante la consola.**
1. [Inicia sesión en la Consola de administración de AWS consola de Amazon Keyspaces y ábrela desde casahttps://console.aws.amazon.com/keyspaces/.](https://console.aws.amazon.com/keyspaces/home)
1. En el panel de navegación, selecciona **Tablas** y, a continuación, elige la tabla que deseas revisar.
1. En la pestaña **Capacidad** de la tabla, continúe con el botón **Precalentamiento de las mesas**.
------
#### [ Cassandra Query Language (CQL) ]
**Consulte la configuración de rendimiento en caliente de una mesa con CQL**
+ Para ver la configuración de rendimiento en caliente de una tabla, puede utilizar la siguiente sentencia de CQL.
```
SELECT custom_properties
FROM system_schema_mcs.tables
WHERE keyspace_name='catalog' and table_name='book_awards';
// Output:
...
custom_properties
----------------------------------------------------------------------------------
{
'warm_throughput':
{
'read_units_per_second': '40000',
'write_units_per_second': '20000',
'status': 'AVAILABLE'
}
}
...
```
------
#### [ CLI ]
**Para ver la configuración de rendimiento en caliente de una tabla, utilice el AWS CLI**
+ Puede ver la configuración de rendimiento en caliente de una tabla mediante el `get-table` comando que se muestra en el siguiente ejemplo.
```
aws keyspaces get-table \
--keyspace-name 'catalog' \
--table-name 'book_awards'
```
A continuación, se muestra el ejemplo del resultado del `get-table` comando para una tabla de una sola región en modo aprovisionado.
```
{
"keyspaceName": "catalog",
"tableName": "book_awards",
... Existing Fields ...,
"capacitySpecificationSummary": {
"throughputMode": "PROVISIONED",
"readCapacityUnits": 20000,
"writeCapacityUnits": 10000
},
"warmThroughputSpecificationSummary": {
"readUnitsPerSecond": 40000,
"writeUnitsPerSecond": 20000,
"status": "AVAILABLE"
}
}
```
A continuación, se muestra el resultado de ejemplo de una tabla de una sola región en modo bajo demanda.
```
{
"keyspaceName": "catalog",
"tableName": "book_awards_ondemand",
... Existing Fields ...,
"capacitySpecification": {
"throughputMode": "PAY_PER_REQUEST"
},
"warmThroughputSpecificationSummary": {
"readUnitsPerSecond": 40000,
"writeUnitsPerSecond": 20000,
"status": "AVAILABLE"
}
}
```
------
#### [ Java ]
**Lea la configuración de precalentamiento de una tabla con el SDK for Java.**
+ Lea los valores de rendimiento en caliente de una tabla utilizando. `get-table` El siguiente ejemplo de código es un ejemplo de ello.
```
import software.amazon.awssdk.services.keyspaces.KeyspacesClient;
import software.amazon.awssdk.services.keyspaces.model.*;
public class GetTableWithPreWarmingExample {
public static void main(String[] args) {
KeyspacesClient keyspacesClient = KeyspacesClient.builder().build();
// Get table details including PreWarming specification
GetTableRequest request = GetTableRequest.builder()
.keyspaceName("catalog")
.tableName("book_awards")
.build();
GetTableResponse response = keyspacesClient.getTable(request);
// Access PreWarming details
if (response.warmThroughputSpecification() != null) {
WarmThroughputSpecificationSummary warmThroughputSummary = response.warmThroughputSpecification();
System.out.println("PreWarming Status: " + warmThroughputSummary.status());
System.out.println("Read Units: " + warmThroughputSummary.readUnitsPerSecond());
System.out.println("Write Units: " + warmThroughputSummary.writeUnitsPerSecond());
// Check if PreWarming is active
if (warmThroughputSummary.status().equals("AVAILABLE")) {
System.out.println("Table is fully pre-warmed and ready for high throughput");
} else if (warmThroughputSummary.status().equals("UPDATING")) {
System.out.println("Table PreWarming is currently being updated");
}
} else {
System.out.println("Table does not have PreWarming enabled");
}
}
}
```
------
# Supervisa el rendimiento de una mesa precalentada con Amazon CloudWatch
El precalentamiento de Amazon Keyspaces no introduce nuevas CloudWatch métricas, pero puede supervisar el rendimiento de las tablas precalentadas utilizando las métricas existentes de Amazon Keyspaces:
SuccessfulRequestLatency
Supervisa esta métrica para comprobar que la tabla precalentada gestiona las solicitudes con la latencia esperada.
WriteThrottleEvents y ReadThrottleEvents
Estas métricas deberían permanecer bajas para una mesa debidamente precalentada. Si observas errores de capacidad insuficientes a pesar del precalentamiento, es posible que tengas que ajustar los valores de rendimiento de calentamiento.
ConsumedReadCapacityUnits y ConsumedWriteCapacityUnits
Estas métricas muestran el consumo real de capacidad, lo que puede ayudar a validar si la configuración de precalentamiento es adecuada.
ProvisionedReadCapacityUnits y ProvisionedWriteCapacityUnits
En el caso de las tablas aprovisionadas, estas métricas muestran la capacidad asignada actualmente.
Estas métricas se pueden ver en la CloudWatch consola o consultarse mediante la CloudWatch API. Para obtener más información, consulte [Supervisión de Amazon Keyspaces con Amazon CloudWatch](monitoring-cloudwatch.md).
# Administración automática de la capacidad de rendimiento con el escalado automático de Amazon Keyspaces
Muchas cargas de trabajo de base de datos son cíclicas o difíciles de predecir con antelación. Por ejemplo, tomemos una aplicación de redes sociales en la que la mayoría de los usuarios están activos en el horario diurno. La base de datos debe satisfacer los requisitos de la actividad diurna, pero no se requieren los mismos niveles de rendimiento por la noche.
Otro ejemplo podría ser una nueva aplicación de juegos para móviles cuya adopción está siendo muy rápida. Si el juego se vuelve muy popular, podría superar los recursos de base de datos disponibles, lo que provocaría un rendimiento lento y clientes descontentos. Estos tipos de cargas de trabajo suelen requerir intervención manual para escalar los recursos de la base de datos en sentido ascendente o descendente en respuesta a las variaciones en los niveles de uso.
Amazon Keyspaces (para Apache Cassandra) le ayuda a aprovisionar capacidad de rendimiento de forma eficiente para cargas de trabajo variables ajustando de forma automática la capacidad de rendimiento en respuesta al tráfico real de la aplicación. Amazon Keyspaces utiliza el servicio Application Auto Scaling para aumentar y reducir la capacidad de lectura y escritura de una tabla en su nombre. Para obtener más información sobre Application Auto Scaling, consulte la [Guía del usuario de Application Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/).
**nota**
Para ver una introducción rápida al escalado automático de Amazon Keyspaces, consulte [Configuración y actualización de las políticas de escalado automático de Amazon Keyspaces](autoscaling.configure.md).
## Funcionamiento del escalado automático de Amazon Keyspaces
En el siguiente diagrama se proporciona información general de alto nivel sobre el modo en que el escalado automático de Amazon Keyspaces administra la capacidad de rendimiento de una tabla.
![\[Un diagrama que muestra los diferentes servicios que intervienen cuando un usuario realiza un cambio en una tabla de Amazon Keyspaces. Los servicios son Amazon CloudWatch, Amazon SNS y Application Auto Scaling, que emite la declaración ALTER TABLE para cambiar la capacidad en función del uso de lectura o escritura de los usuarios.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/keyspaces/latest/devguide/images/keyspaces_auto-scaling.png)
Para habilitar el escalado automático de una tabla, cree una *política de escalado*. La política de escalado especifica si desea escalar la capacidad de lectura, la capacidad de escritura o ambas, así como la configuración mínima y máxima de la unidad de capacidad aprovisionada para la tabla.
La política de escalado también define una *utilización objetivo*. La utilización objetivo es la relación entre las unidades de capacidad consumidas y las unidades de capacidad aprovisionadas en un momento dado, expresada como porcentaje. El escalado automático utiliza un algoritmo de *seguimiento de objetivos* para ajustar el rendimiento aprovisionado de la tabla al alza o a la baja en respuesta a las cargas de trabajo reales. Lo hace para que la utilización real de la capacidad se mantenga en su utilización objetivo o cerca de ella.
Puede establecer los valores de utilización objetivo de escalado automático entre el 20 y el 90 % de su capacidad de lectura y escritura. La tasa de utilización objetivo predeterminada es del 70 %. Puede fijar la utilización objetivo en un porcentaje inferior si su tráfico cambia rápidamente y desea que la capacidad empiece a escalarse antes. También puede fijar la tasa de utilización objetivo en un valor más alto si el tráfico de su aplicación cambia con lentitud y desea reducir el costo del rendimiento.
Para obtener más información sobre las políticas de escalado, consulte [Políticas de escalado de seguimiento de objetivos de Application Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/application-auto-scaling-target-tracking.html) en la [https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/).
Cuando crea una política de escalado, Amazon Keyspaces crea dos pares de CloudWatch alarmas de Amazon en su nombre. Cada par representa sus límites superior e inferior para las configuraciones de rendimiento aprovisionadas y consumidas. Estas CloudWatch alarmas se activan cuando la utilización real de la tabla se desvía de la utilización objetivo durante un período prolongado. Para obtener más información sobre Amazon CloudWatch, consulta la [Guía del CloudWatch usuario de Amazon](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/).
Cuando se activa una de las CloudWatch alarmas, Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) te envía una notificación (si la has activado). A continuación, la CloudWatch alarma invoca Application Auto Scaling para evaluar su política de escalado. Esto, a su vez, emite una solicitud Alterar tabla a Amazon Keyspaces para ajustar la capacidad aprovisionada de la tabla al alza o a la baja según corresponda. Para obtener más información sobre las notificaciones de Amazon SNS, consulte [Configuración de las notificaciones de Amazon SNS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/US_SetupSNS.html).
Amazon Keyspaces procesa la solicitud Alterar tabla con el aumento (o la disminución) de la capacidad de rendimiento aprovisionada de la tabla para que se aproxime a su utilización objetivo.
**nota**
El escalado automático de Amazon Keyspaces modifica la configuración de rendimiento aprovisionada solo cuando la carga de trabajo real se mantiene elevada (o deprimida) durante un periodo sostenido de varios minutos. El algoritmo de seguimiento de objetivo intenta mantener el objetivo de utilización en el valor elegido o en valores próximos a él a largo plazo. Los picos de actividad repentinos y breves se atienden gracias a la capacidad de ampliación incorporada de la tabla.
## Funcionamiento del escalado automático para tablas multirregión
Para garantizar que siempre haya suficiente capacidad de lectura y escritura para todas las réplicas de tablas Regiones de AWS de una tabla multirregional en el modo de capacidad aprovisionada, le recomendamos que configure el escalado automático de Amazon Keyspaces.
Al utilizar una tabla multirregión en modo aprovisionado con escalado automático, no puede deshabilitar el escalado automático para una réplica de una sola tabla. Sin embargo, puede ajustar la configuración de escalado automático de lectura de la tabla para diferentes regiones. Por ejemplo, puede especificar diferentes configuraciones de capacidad de lectura y escalado automático de lectura para cada región en la que se replique la tabla.
Los ajustes de escalado automático de lectura que se configuran para una réplica de tabla en una región específica sobrescriben los ajustes generales de escalado automático de la tabla. Sin embargo, la capacidad de escritura debe permanecer sincronizada en todas las réplicas de la tabla para garantizar que haya suficiente capacidad para replicar las escrituras en todas las regiones.
El escalado automático de Amazon Keyspaces actualiza de forma independiente la capacidad aprovisionada de la tabla en cada Región de AWS en función del uso en esa región. Como resultado, la capacidad aprovisionada en cada región para una tabla multirregión podría ser diferente cuando el escalado automático esté activo.
Puede configurar los ajustes de escalado automático de una tabla multirregión y sus réplicas mediante la consola, la API o el CQL de Amazon Keyspaces. AWS CLI Para obtener más información sobre cómo crear y actualizar la configuración de escalado automático para tablas multirregión, consulte [Actualización de la capacidad aprovisionada y la configuración de escalado automático para una tabla multirregional en Amazon Keyspaces](tables-mrr-autoscaling.md).
**nota**
Si usa el escalado automático para tablas multirregión, siempre debe usar las operaciones de la API de Amazon Keyspaces para configurar los ajustes de escalado automático. Si utiliza las operaciones de la API Application Auto Scaling directamente para configurar los ajustes de autoescalado, no podrá especificar los Regiones de AWS de la tabla multirregión. Esto puede provocar que las configuraciones no sean compatibles.
## Notas de uso
Antes de comenzar a utilizar el escalado automático de Amazon Keyspaces, debe tener en cuenta lo siguiente:
+ El escalado automático de Amazon Keyspaces no está disponible en la región de Oriente Medio (EAU).
+ El escalado automático de Amazon Keyspaces puede aumentar la capacidad de lectura o de escritura tantas veces como sea necesario, de acuerdo con su política de escalado. Todas las cuotas de Amazon Keyspaces permanecen en vigor, tal y como se describe en [Cuotas para Amazon Keyspaces (para Apache Cassandra)](quotas.md).
+ El escalado automático de Amazon Keyspaces no le impide modificar manualmente los ajustes de capacidad aprovisionada. Estos ajustes manuales no afectan a ninguna de las CloudWatch alarmas existentes asociadas a la política de escalado.
+ Si utiliza la consola para crear una tabla con capacidad de rendimiento aprovisionada, el escalado automático de Amazon Keyspaces se habilita de forma predeterminada. Puede modificar la configuración del escalado automático en cualquier momento. Para obtener más información, consulte [Desactivación del escalado automático de Amazon Keyspaces para una tabla](autoscaling.turnoff.md).
+ Si utiliza políticas de escalado CloudFormation para crear políticas de escalado, debe administrar las políticas de escalado CloudFormation para que la pila esté sincronizada con la plantilla de pila. Si cambias las políticas de escalado de Amazon Keyspaces, se sobrescribirán con los valores originales de la plantilla de CloudFormation pila cuando se restablezca la pila.
+ Si lo utiliza CloudTrail para supervisar el escalado automático de Amazon Keyspaces, es posible que vea alertas de las llamadas realizadas por Application Auto Scaling como parte de su proceso de validación de la configuración. Puede filtrar estas alertas utilizando el campo `invokedBy`, que contiene `application-autoscaling.amazonaws.com` para estas comprobaciones de validación.
# Configuración y actualización de las políticas de escalado automático de Amazon Keyspaces
Puede usar la consola, CQL o AWS Command Line Interface (AWS CLI) para configurar el escalado automático de Amazon Keyspaces para tablas nuevas y existentes. También puede modificar la configuración del escalado automático o deshabilitarlo.
Para funciones más avanzadas, como establecer tiempos de enfriamiento de escalado vertical y escalable, le recomendamos que utilice CQL o las políticas de escalado para gestionar las políticas de escalado de AWS CLI Amazon Keyspaces.
**Topics**
+ [Configuración de permisos para el escalado automático de Amazon Keyspaces](autoscaling.permissions.md)
+ [Creación de una nueva tabla con escalado automático](autoscaling.createTable.md)
+ [Configuración del escalado automático en una tabla existente](autoscaling.configureTable.md)
+ [Visualización de la configuración de escalado automático de Amazon Keyspaces de la tabla](autoscaling.viewPolicy.md)
+ [Desactivación del escalado automático de Amazon Keyspaces para una tabla](autoscaling.turnoff.md)
+ [Ver la actividad de escalado automático de una tabla de Amazon Keyspaces en Amazon CloudWatch](autoscaling.activity.md)
# Configuración de permisos para el escalado automático de Amazon Keyspaces
Para empezar, confirme que la entidad principal tenga los permisos apropiados para crear y administrar la configuración del escalado automático. En AWS Identity and Access Management (IAM), la política AWS gestionada `AmazonKeyspacesFullAccess` es necesaria para gestionar las políticas de escalado de Amazon Keyspaces.
**importante**
Se requieren permisos `application-autoscaling:*` para deshabilitar el escalado automático en una tabla. Debe desactivar el escalado automático de una tabla antes de poder eliminarla.
Para configurar un usuario o un rol de IAM para el acceso a la consola de Amazon Keyspaces y el escalado automático de Amazon Keyspaces, añada la siguiente política.
**Asociación de la política `AmazonKeyspacesFullAccess`**
1. Inicie sesión en la consola de IAM Consola de administración de AWS y ábrala en. [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/)
1. En el panel de la consola de IAM, elija **Usuarios** y, a continuación, seleccione el usuario o el rol de IAM en la lista.
1. En la página **Resumen**, elija **Añadir permisos**.
1. Elija **Asociar políticas existentes directamente**.
1. En la lista de políticas, elija y **AmazonKeyspacesFullAccess**, a continuación, elija **Siguiente: revisar**.
1. Elija **Añadir permisos**.
# Creación de una nueva tabla con escalado automático
Al crear una nueva tabla de Amazon Keyspaces, puede habilitar automáticamente el escalado automático de la capacidad de escritura o lectura de la tabla. Esto permite a Amazon Keyspaces ponerse en contacto con Application Auto Scaling en su nombre para registrar la tabla como un objetivo escalable y ajustar la capacidad de escritura o lectura aprovisionada.
Para obtener más información sobre cómo crear una tabla multirregión y configurar distintos ajustes de escalado automático para tablas multirregión, consulte [Creación de una tabla multirregional en modo aprovisionado con escalado automático en Amazon Keyspaces](tables-mrr-create-provisioned.md).
**nota**
El escalado automático de Amazon Keyspaces requiere la presencia de un rol vinculado a servicios (`AWSServiceRoleForApplicationAutoScaling_CassandraTable`) que realice acciones de escalado automático en su nombre. Este rol se crea automáticamente. Para obtener más información, consulte [Uso de roles vinculados a servicios para Amazon Keyspaces](using-service-linked-roles.md).
------
#### [ Console ]
**Creación de una nueva tabla con escalado automático habilitado mediante la consola**
1. [Inicia sesión en la Consola de administración de AWS consola de Amazon Keyspaces y ábrela desde casahttps://console.aws.amazon.com/keyspaces/.](https://console.aws.amazon.com/keyspaces/home)
1. En el panel de navegación, elija **Tablas** y, a continuación, seleccione **Crear tabla**.
1. En la página **Crear tabla**, en la sección **Detalles de la tabla**, seleccione un espacio de claves y proporcione un nombre para la nueva tabla.
1. En la sección **Columnas**, cree el esquema para la tabla.
1. En la sección **Clave principal**, defina la clave principal de la tabla y seleccione las columnas de agrupación en clústeres opcionales.
1. En la sección **Configuración de la tabla**, elija **Personalizar configuración**.
1. Continúe en **Configuración de capacidad de lectura/escritura**.
1. En **Modo de capacidad**, elija **Aprovisionada**.
1. En la sección **Capacidad de lectura**, confirme que esté seleccionada la opción **Escalado automático**.
En este paso, usted selecciona las unidades de capacidad de lectura mínima y máxima para la tabla, así como la utilización objetivo.
+ **Unidades de capacidad mínima**: introduzca el valor de nivel mínimo de rendimiento para el que la tabla debería estar siempre preparada para admitir. El valor debe estar comprendido entre 1 y la cuota máxima de rendimiento por segundo de su cuenta (40 000 de forma predeterminada).
+ **Unidades de capacidad máxima**: introduzca la cantidad máxima de rendimiento que desee aprovisionar para la tabla. El valor debe estar comprendido entre 1 y la cuota máxima de rendimiento por segundo de su cuenta (40 000 de forma predeterminada).
+ **Utilización objetivo**: introduzca una tasa de utilización objetivo entre el 20 % y el 90 %. Cuando el tráfico supera la tasa de utilización objetivo definida, la capacidad aumenta automáticamente. Cuando el tráfico cae por debajo del objetivo definido, se vuelve a reducir automáticamente.
**nota**
Para obtener más información sobre las cuotas predeterminadas de su cuenta y cómo aumentarlas, consulte [Cuotas para Amazon Keyspaces (para Apache Cassandra)](quotas.md).
1. En la sección **Capacidad de escritura**, elija los mismos ajustes que se definieron en el paso anterior para capacidad de lectura o configure los valores de capacidad manualmente.
1. Seleccione **Create table (Creación de tabla)**. Su tabla se crea con los parámetros de escalado automático especificados.
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#### [ Cassandra Query Language (CQL) ]
**Creación de una nueva tabla con escalado automático de Amazon Keyspaces mediante CQL**
Para configurar los ajustes de escalado automático de una tabla mediante programación, utilice la instrucción `AUTOSCALING_SETTINGS` que contiene los parámetros del escalado automático de Amazon Keyspaces. Los parámetros definen las condiciones que indican a Amazon Keyspaces que debe ajustar el rendimiento aprovisionado de la tabla y las acciones opcionales adicionales que debe realizar. En este ejemplo, se definen los ajustes de escalado automático para *mytable*.
La política contiene los componentes siguientes:
+ `AUTOSCALING_SETTINGS`: especifica si Amazon Keyspaces puede ajustar la capacidad de rendimiento en su nombre. Los siguientes valores son necesarios:
+ `provisioned_write_capacity_autoscaling_update`:
+ `minimum_units`
+ `maximum_units`
+ `provisioned_read_capacity_autoscaling_update`:
+ `minimum_units`
+ `maximum_units`
+ `scaling_policy`: Amazon Keyspaces es compatible con la política de seguimiento de objetivos. Para definir la política de seguimiento de objetivos, debe configurar los siguientes parámetros.
+ `target_value`: el escalado automático de Amazon Keyspaces garantiza que la relación entre capacidad consumida y capacidad aprovisionada se mantenga en este valor o cerca del mismo. `target_value` se define como un porcentaje.
+ `disableScaleIn`: (opcional) un valor `boolean` que especifica si el `scale-in` está deshabilitado o habilitado para la tabla. Este parámetro está deshabilitado de forma predeterminada. Para activar el `scale-in`, establezca el valor `boolean` como `FALSE`. Esto significa que la capacidad se reduce verticalmente de forma automática para una tabla en su nombre.
+ `scale_out_cooldown`: una actividad de escalado horizontal aumenta el rendimiento aprovisionado de su tabla. Para añadir un periodo de recuperación para las actividades de escalado horizontal, especifique un valor para `scale_out_cooldown` en segundos. Si no especifica un valor, el valor predeterminado es 0. Para obtener más información acerca del seguimiento de objetivos y los periodos de recuperación, consulte [Políticas de escalado de seguimiento de objetivos](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/application-auto-scaling-target-tracking.html) en la *Guía del usuario de Application Auto Scaling*.
+ `scale_in_cooldown`: una actividad de reducción horizontal disminuye el rendimiento aprovisionado de su tabla. Para añadir un periodo de recuperación para las actividades de reducción horizontal, especifique un valor para `scale_in_cooldown` en segundos. Si no especifica un valor, el valor predeterminado es 0. Para obtener más información acerca del seguimiento de objetivos y los periodos de recuperación, consulte [Políticas de escalado de seguimiento de objetivos](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/application-auto-scaling-target-tracking.html) en la *Guía del usuario de Application Auto Scaling*.
**nota**
Para entender cómo funciona `target_value`, imagine que tiene una tabla con una configuración de rendimiento aprovisionado de 200 unidades de capacidad de escritura. Decide crear una política de escalado para esta tabla, con un valor de `target_value` del 70 %.
Ahora, supongamos que comienza a dirigir el tráfico de escritura a la tabla, de tal forma que el rendimiento de escritura real es de 150 unidades de capacidad. La consumed-to-provisioned proporción es ahora (150/ 200), o sea, del 75 por ciento. Esta proporción supera su objetivo, de modo que el escalado automático aumenta la capacidad de escritura aprovisionada a 215 para que la proporción sea de (150/215), es decir, del 69,77 %; de esta forma se mantiene lo más próxima posible al valor de `target_value`, pero sin superarlo.
Para *mytable*, establezca `TargetValue` tanto para la lectura como para la escritura en un 50 %. El escalado automático de Amazon Keyspaces ajusta el rendimiento aprovisionado de la tabla dentro del rango de 5 a 10 unidades de capacidad, de modo que la consumed-to-provisioned proporción se mantenga en el 50 por ciento o cerca de él. Para la capacidad de lectura, los valores de `ScaleOutCooldown` y `ScaleInCooldown` se establecen en 60 segundos.
Puede usar la siguiente instrucción para crear una nueva tabla de Amazon Keyspaces con el escalado automático activado.
```
CREATE TABLE mykeyspace.mytable(pk int, ck int, PRIMARY KEY (pk, ck))
WITH CUSTOM_PROPERTIES = {
'capacity_mode': {
'throughput_mode': 'PROVISIONED',
'read_capacity_units': 1,
'write_capacity_units': 1
}
} AND AUTOSCALING_SETTINGS = {
'provisioned_write_capacity_autoscaling_update': {
'maximum_units': 10,
'minimum_units': 5,
'scaling_policy': {
'target_tracking_scaling_policy_configuration': {
'target_value': 50
}
}
},
'provisioned_read_capacity_autoscaling_update': {
'maximum_units': 10,
'minimum_units': 5,
'scaling_policy': {
'target_tracking_scaling_policy_configuration': {
'target_value': 50,
'scale_in_cooldown': 60,
'scale_out_cooldown': 60
}
}
}
};
```
------
#### [ CLI ]
**Cree una tabla nueva con el escalado automático de Amazon Keyspaces mediante el AWS CLI**
Para configurar los ajustes de escalado automático de una tabla mediante programación, utilice la acción `autoScalingSpecification` que define los parámetros del escalado automático de Amazon Keyspaces. Los parámetros definen las condiciones que indican a Amazon Keyspaces que debe ajustar el rendimiento aprovisionado de la tabla y las acciones opcionales adicionales que debe realizar. En este ejemplo, se definen los ajustes de escalado automático para *mytable*.
La política contiene los componentes siguientes:
+ `autoScalingSpecification`: especifica si Amazon Keyspaces puede ajustar la capacidad de rendimiento en su nombre. Puede activar el escalado automático de la capacidad de lectura y escritura por separado. A continuación, debe especificar los siguientes parámetros para `autoScalingSpecification`:
+ `writeCapacityAutoScaling`: las unidades de capacidad de escritura máxima y mínima.
+ `readCapacityAutoScaling`: las unidades de capacidad de lectura máxima y mínima.
+ `scalingPolicy`: Amazon Keyspaces es compatible con la política de seguimiento de objetivos. Para definir la política de seguimiento de objetivos, debe configurar los siguientes parámetros.
+ `targetValue`: el escalado automático de Amazon Keyspaces garantiza que la relación entre capacidad consumida y capacidad aprovisionada se mantenga en este valor o cerca del mismo. `targetValue` se define como un porcentaje.
+ `disableScaleIn`: (opcional) un valor `boolean` que especifica si el `scale-in` está deshabilitado o habilitado para la tabla. Este parámetro está deshabilitado de forma predeterminada. Para activar el `scale-in`, establezca el valor `boolean` como `FALSE`. Esto significa que la capacidad se reduce verticalmente de forma automática para una tabla en su nombre.
+ `scaleOutCooldown`: una actividad de escalado horizontal aumenta el rendimiento aprovisionado de su tabla. Para añadir un periodo de recuperación para las actividades de escalado horizontal, especifique un valor para `ScaleOutCooldown` en segundos. El valor predeterminado es 0. Para obtener más información acerca del seguimiento de objetivos y los periodos de recuperación, consulte [Políticas de escalado de seguimiento de objetivos](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/application-auto-scaling-target-tracking.html) en la *Guía del usuario de Application Auto Scaling*.
+ `scaleInCooldown`: una actividad de reducción horizontal disminuye el rendimiento aprovisionado de su tabla. Para añadir un periodo de recuperación para las actividades de reducción horizontal, especifique un valor para `ScaleInCooldown` en segundos. El valor predeterminado es 0. Para obtener más información acerca del seguimiento de objetivos y los periodos de recuperación, consulte [Políticas de escalado de seguimiento de objetivos](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/application-auto-scaling-target-tracking.html) en la *Guía del usuario de Application Auto Scaling*.
**nota**
Para entender cómo funciona `TargetValue`, imagine que tiene una tabla con una configuración de rendimiento aprovisionado de 200 unidades de capacidad de escritura. Decide crear una política de escalado para esta tabla, con un valor de `TargetValue` del 70 %.
Ahora, supongamos que comienza a dirigir el tráfico de escritura a la tabla, de tal forma que el rendimiento de escritura real es de 150 unidades de capacidad. La consumed-to-provisioned proporción es ahora (150/200), o sea, del 75 por ciento. Esta proporción supera su objetivo, de modo que el escalado automático aumenta la capacidad de escritura aprovisionada a 215 para que la proporción sea de (150/215), es decir, del 69,77 %; de esta forma se mantiene lo más próxima posible al valor de `TargetValue`, pero sin superarlo.
Para *mytable*, establezca `TargetValue` tanto para la lectura como para la escritura en un 50 %. El escalado automático de Amazon Keyspaces ajusta el rendimiento aprovisionado de la tabla dentro del rango de 5 a 10 unidades de capacidad, de modo que la consumed-to-provisioned proporción se mantenga en el 50 por ciento o cerca de él. Para la capacidad de lectura, los valores de `ScaleOutCooldown` y `ScaleInCooldown` se establecen en 60 segundos.
Al crear tablas con ajustes de escalado automático complejos, resulta útil cargar los ajustes de escalado automático desde un archivo JSON. Para el siguiente ejemplo, puede descargar el archivo JSON de ejemplo de [auto-scaling.zip](samples/auto-scaling.zip) y extraer `auto-scaling.json`, tomando nota de la ruta de acceso al archivo. En este ejemplo, el archivo JSON se encuentra en el directorio actual. Para conocer las distintas opciones de ruta del archivo, consulte [Carga de parámetros desde un archivo](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-usage-parameters-file.html#cli-usage-parameters-file-how).
```
aws keyspaces create-table --keyspace-name mykeyspace --table-name mytable
\ --schema-definition 'allColumns=[{name=pk,type=int},{name=ck,type=int}],partitionKeys=[{name=pk},{name=ck}]'
\ --capacity-specification throughputMode=PROVISIONED,readCapacityUnits=1,writeCapacityUnits=1
\ --auto-scaling-specification file://auto-scaling.json
```
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# Configuración del escalado automático en una tabla existente
Puede actualizar una tabla de Amazon Keyspaces existente para activar el escalado automático de la capacidad de escritura o lectura de la tabla. Si está actualizando una tabla que actualmente está en modo de capacidad bajo demanda, primero tiene que cambiar el modo de capacidad de la tabla al modo de capacidad aprovisionada.
Para obtener más información sobre cómo actualizar la configuración de escalado automático para una tabla multirregión, consulte [Actualización de la capacidad aprovisionada y la configuración de escalado automático para una tabla multirregional en Amazon Keyspaces](tables-mrr-autoscaling.md).
El escalado automático de Amazon Keyspaces requiere la presencia de un rol vinculado a servicios (`AWSServiceRoleForApplicationAutoScaling_CassandraTable`) que realice acciones de escalado automático en su nombre. Este rol se crea automáticamente. Para obtener más información, consulte [Uso de roles vinculados a servicios para Amazon Keyspaces](using-service-linked-roles.md).
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#### [ Console ]
**Configuración del escalado automático de Amazon Keyspaces para una tabla existente**
1. [Inicia sesión en la Consola de administración de AWS consola de Amazon Keyspaces y ábrela desde casahttps://console.aws.amazon.com/keyspaces/.](https://console.aws.amazon.com/keyspaces/home)
1. Elija la tabla con la que quiera trabajar y, a continuación, seleccione la pestaña **Capacidad**.
1. En la sección **Configuración de capacidad**, elija **Editar**.
1. En **Modo de capacidad**, asegúrese de que la tabla utilice el modo de capacidad **Aprovisionada**.
1. Seleccione **Escalado automático** y, a continuación, consulte el paso 6 en [Creación de una nueva tabla con escalado automático](autoscaling.createTable.md) para editar la capacidad de lectura y escritura.
1. Cuando se hayan definido los ajustes de escalado automático, elija **Guardar**.
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#### [ Cassandra Query Language (CQL) ]
**Configuración de una tabla existente con el escalado automático de Amazon Keyspaces mediante CQL**
Puede utilizar la instrucción `ALTER TABLE` para que una tabla de Amazon Keyspaces existente active el escalado automático de la capacidad de escritura o lectura de la tabla. Si va a actualizar una tabla que actualmente esté en modo de capacidad bajo demanda, debe configurar `capacity_mode` como aprovisionada. Si la tabla ya está en el modo de capacidad aprovisionada, puede omitir este campo.
En el siguiente ejemplo, la instrucción actualiza la tabla *mytable*, que está en modo de capacidad bajo demanda. La instrucción cambia el modo de capacidad de la tabla al modo aprovisionado con el escalado automático habilitado.
La capacidad de escritura se configura dentro del rango de 5-10 unidades de capacidad con un valor objetivo del 50 %. La capacidad de lectura también se configura dentro del rango de 5-10 unidades de capacidad con un valor objetivo del 50 %. Para la capacidad de lectura, los valores de `scale_out_cooldown` y `scale_in_cooldown` se establecen en 60 segundos.
```
ALTER TABLE mykeyspace.mytable
WITH CUSTOM_PROPERTIES = {
'capacity_mode': {
'throughput_mode': 'PROVISIONED',
'read_capacity_units': 1,
'write_capacity_units': 1
}
} AND AUTOSCALING_SETTINGS = {
'provisioned_write_capacity_autoscaling_update': {
'maximum_units': 10,
'minimum_units': 5,
'scaling_policy': {
'target_tracking_scaling_policy_configuration': {
'target_value': 50
}
}
},
'provisioned_read_capacity_autoscaling_update': {
'maximum_units': 10,
'minimum_units': 5,
'scaling_policy': {
'target_tracking_scaling_policy_configuration': {
'target_value': 50,
'scale_in_cooldown': 60,
'scale_out_cooldown': 60
}
}
}
};
```
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#### [ CLI ]
**Configure una tabla existente con el escalado automático de Amazon Keyspaces mediante AWS CLI**
Para una tabla de Amazon Keyspaces existente, puede activar el escalado automático de la capacidad de escritura o lectura de la tabla utilizando la operación `UpdateTable`.
Puede utilizar el siguiente comando para habilitar el escalado automático de Amazon Keyspaces para una tabla existente. La configuración de escalado automático de la tabla se carga desde un archivo JSON. Para el siguiente ejemplo, puede descargar el archivo JSON de ejemplo de [auto-scaling.zip](samples/auto-scaling.zip) y extraer `auto-scaling.json`, tomando nota de la ruta de acceso al archivo. En este ejemplo, el archivo JSON se encuentra en el directorio actual. Para conocer las distintas opciones de ruta del archivo, consulte [Carga de parámetros desde un archivo](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-usage-parameters-file.html#cli-usage-parameters-file-how).
Para obtener más información sobre la configuración de escalado automático utilizado en el siguiente ejemplo, consulte [Creación de una nueva tabla con escalado automático](autoscaling.createTable.md).
```
aws keyspaces update-table --keyspace-name mykeyspace --table-name mytable
\ --capacity-specification throughputMode=PROVISIONED,readCapacityUnits=1,writeCapacityUnits=1
\ --auto-scaling-specification file://auto-scaling.json
```
------
# Visualización de la configuración de escalado automático de Amazon Keyspaces de la tabla
Puede utilizar la consola, el CQL o el AWS CLI para ver y actualizar la configuración de escalado automático de Amazon Keyspaces de una tabla.
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#### [ Console ]
****
**Visualización de la configuración de escalado automático mediante la consola**
1. Elija la tabla que quiera ver y seleccione la pestaña **Capacidad**.
1. En la sección **Configuración de capacidad**, elija **Editar**. Ahora puede modificar los ajustes en las secciones **Capacidad de lectura** o **Capacidad de escritura**. Para obtener más información sobre estas opciones, consulte [Creación de una nueva tabla con escalado automático](autoscaling.createTable.md).
------
#### [ Cassandra Query Language (CQL) ]
**Visualización de la política de escalado automático de Amazon Keyspaces de la tabla mediante CQL**
Para ver los detalles de la configuración de escalado automático de una tabla, utilice el siguiente comando.
```
SELECT * FROM system_schema_mcs.autoscaling WHERE keyspace_name = 'mykeyspace' AND table_name = 'mytable';
```
La salida de este comando tiene el siguiente aspecto.
```
keyspace_name | table_name | provisioned_read_capacity_autoscaling_update | provisioned_write_capacity_autoscaling_update
---------------+------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
mykeyspace | mytable | {'minimum_units': 5, 'maximum_units': 10, 'scaling_policy': {'target_tracking_scaling_policy_configuration': {'scale_out_cooldown': 60, 'disable_scale_in': false, 'target_value': 50, 'scale_in_cooldown': 60}}} | {'minimum_units': 5, 'maximum_units': 10, 'scaling_policy': {'target_tracking_scaling_policy_configuration': {'scale_out_cooldown': 0, 'disable_scale_in': false, 'target_value': 50, 'scale_in_cooldown': 0}}}
```
------
#### [ CLI ]
**Consulta la política de escalado automático de Amazon Keyspaces de tu mesa mediante el AWS CLI**
Para ver la configuración de escalado automático de una tabla, puede utilizar la operación `get-table-auto-scaling-settings`. El siguiente comando de la CLI es un ejemplo de esto.
```
aws keyspaces get-table-auto-scaling-settings --keyspace-name mykeyspace --table-name mytable
```
La salida de este comando tiene el siguiente aspecto.
```
{
"keyspaceName": "mykeyspace",
"tableName": "mytable",
"resourceArn": "arn:aws:cassandra:us-east-1:111122223333:/keyspace/mykeyspace/table/mytable",
"autoScalingSpecification": {
"writeCapacityAutoScaling": {
"autoScalingDisabled": false,
"minimumUnits": 5,
"maximumUnits": 10,
"scalingPolicy": {
"targetTrackingScalingPolicyConfiguration": {
"disableScaleIn": false,
"scaleInCooldown": 0,
"scaleOutCooldown": 0,
"targetValue": 50.0
}
}
},
"readCapacityAutoScaling": {
"autoScalingDisabled": false,
"minimumUnits": 5,
"maximumUnits": 10,
"scalingPolicy": {
"targetTrackingScalingPolicyConfiguration": {
"disableScaleIn": false,
"scaleInCooldown": 60,
"scaleOutCooldown": 60,
"targetValue": 50.0
}
}
}
}
}
```
------
# Desactivación del escalado automático de Amazon Keyspaces para una tabla
Puede desactivar el escalado automático de Amazon Keyspaces para la tabla en cualquier momento. Si ya no necesita escalar la capacidad de lectura o escritura de la tabla, debería plantearse desactivar el escalado automático para que Amazon Keyspaces deje de modificar continuamente la configuración de la capacidad de lectura o escritura de su tabla. Puede actualizar la tabla con la consola, CQL o la AWS CLI.
Al desactivar el escalado automático, también se eliminan las CloudWatch alarmas que se crearon en tu nombre.
Para eliminar el rol vinculado a servicios utilizado por Application Auto Scaling para acceder a la tabla de Amazon Keyspaces, siga los pasos indicados en [Eliminación de un rol vinculado a servicios para Amazon Keyspaces](using-service-linked-roles-app-auto-scaling.md#delete-service-linked-role-app-auto-scaling).
**nota**
Para eliminar el rol vinculado a servicios utilizado por Application Auto Scaling, debe deshabilitar el escalado automático en todas las tablas de la cuenta en todas las Regiones de AWS.
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#### [ Console ]
**Desactivación del escalado automático de Amazon Keyspaces para la tabla mediante la consola**
**Uso de la consola de Amazon Keyspaces**
1. [Inicia sesión en la Consola de administración de AWS consola de Amazon Keyspaces y ábrela desde casahttps://console.aws.amazon.com/keyspaces/.](https://console.aws.amazon.com/keyspaces/home)
1. Elija la tabla que quiera actualizar y seleccione la pestaña **Capacidad**.
1. En la sección **Configuración de capacidad**, elija **Editar**.
1. Para deshabilitar el escalado automático de Amazon Keyspaces, anule la selección de la casilla **Escalado automático**. Al deshabilitar el escalado automático se anula el registro de la tabla como objetivo escalable con Application Auto Scaling.
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#### [ Cassandra Query Language (CQL) ]
**Desactivación del escalado automático de Amazon Keyspaces para la tabla mediante CQL**
La siguiente instrucción desactiva el escalado automático de la capacidad de escritura de la tabla *mytable*.
```
ALTER TABLE mykeyspace.mytable
WITH AUTOSCALING_SETTINGS = {
'provisioned_write_capacity_autoscaling_update': {
'autoscaling_disabled': true
}
};
```
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#### [ CLI ]
**Desactive el escalado automático de Amazon Keyspaces para su tabla mediante el AWS CLI**
El siguiente comando desactiva el escalado automático de la capacidad de lectura de la tabla. También elimina las CloudWatch alarmas que se crearon en su nombre.
```
aws keyspaces update-table --keyspace-name mykeyspace --table-name mytable
\ --auto-scaling-specification readCapacityAutoScaling={autoScalingDisabled=true}
```
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# Ver la actividad de escalado automático de una tabla de Amazon Keyspaces en Amazon CloudWatch
Puede supervisar la forma en que el escalado automático de Amazon Keyspaces utiliza los recursos mediante Amazon CloudWatch, que genera métricas sobre su uso y rendimiento. Siga los pasos de la [Guía del Application Auto Scaling usuario](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/monitoring-cloudwatch.html) para crear un CloudWatch panel de control.
# Uso eficaz de la capacidad de ampliación en Amazon Keyspaces
Amazon Keyspaces proporciona cierta flexibilidad en su aprovisionamiento de rendimiento por partición al ofrecer *capacidad de ampliación*. Toda vez que no utilice por completo el rendimiento de una partición, Amazon Keyspaces reserva una parte de esa capacidad no utilizada para posteriores *ampliaciones* de rendimiento con el fin de gestionar los picos de uso.
En la actualidad, Amazon Keyspaces retiene hasta 5 minutos (300 segundos) de capacidad de lectura y escritura no utilizada. Durante un pico ocasional de actividad de lectura o escritura, estas unidades de capacidad adicionales pueden consumirse rápidamente, incluso más rápido que la capacidad de rendimiento aprovisionada por segundo que haya definido para su tabla.
Amazon Keyspaces también puede consumir capacidad de ampliación para mantenimiento en segundo plano y otras tareas sin previo aviso.
Tenga en cuenta que estos detalles sobre la capacidad de ampliación podrían cambiar en el futuro.